Zalando を使用して PostgreSQL を GKE にデプロイする


このガイドでは、Zalando Postgres オペレーターを使用して Postgres クラスタを Google Kubernetes Engine(GKE)にデプロイする方法について説明します。

PostgreSQL は、オープンソースの優れたオブジェクト リレーショナル データベース システムであり、数十年にわたって積極的に開発され、信頼性、機能の堅牢性、パフォーマンスで高い評価を得ています。

このガイドは、Cloud SQL for PostgreSQL の代わりに、GKE でデータベース アプリケーションとして PostgreSQL を実行することに関心があるプラットフォーム管理者、クラウド アーキテクト、運用担当者を対象としています。

目標

  • Postgres 向けに GKE インフラストラクチャを計画して、デプロイする
  • Zalando Postgres オペレーターをデプロイして構成する
  • オペレーターを使用して Postgres を構成し、可用性、セキュリティ、オブザーバビリティ、パフォーマンスを確保する

利点

Zalando には次のようなメリットがあります。

  • PostgreSQL クラスタを管理、構成するための宣言型 Kubernetes ネイティブの方法
  • Patroni による高可用性
  • Cloud Storage バケットを使用したバックアップ管理のサポート
  • Postgres クラスタの変更に対するローリング アップデート(簡単なマイナー バージョンの更新を含む)
  • カスタム リソースを使用したパスワードの生成とローテーションを伴う宣言型ユーザー管理
  • TLS、証明書のローテーション、接続プールのサポート
  • クラスタのクローン作成とデータ レプリケーション

Deployment のアーキテクチャ

このチュートリアルでは、Zalando Postgres オペレーターを使用し、高可用性 Postgres クラスタを GKE にデプロイして構成します。クラスタには、Patroni によって管理される 1 つのリーダー レプリカと 2 つのスタンバイ(読み取り専用)レプリカがあります。Patroni は、Zalando が管理するオープンソース ソリューションであり、Postgres に高可用性と自動フェイルオーバーに関する機能を提供します。リーダーに障害が発生した場合、1 つのスタンバイ レプリカが自動的にリーダーロールに昇格します。

また、複数のアベイラビリティ ゾーンに複数の Kubernetes ノードを分散させ、高可用性のリージョンの Postgres 用 GKE クラスタをデプロイします。この設定により、フォールト トレラント、スケーラビリティ、地理的冗長性を確保できます。稼働時間と可用性の SLA を提供しながら、ローリング アップデートとメンテナンスが可能になります。詳細については、リージョン クラスタをご覧ください。

次の図は、GKE クラスタ内の複数のノードとゾーンで実行されている Postgres クラスタを示しています。

この図では、Postgres StatefulSet が 3 つの異なるゾーンの 3 つのノードにデプロイされています。postgresql カスタム リソースの仕様にアフィニティと反アフィニティに関する Pod の必要なルールを設定することで、GKE がノードにデプロイする方法を制御できます。1 つのゾーンで障害が発生した場合、GKE は推奨構成を使用してクラスタ内の他の使用可能なノードで Pod を再スケジュールします。データを永続化するには、低レイテンシと高 IOPS によりデータベースを読み込む際に優れたパフォーマンスが得られることから、ほとんどのケースで推奨される SSD ディスク(premium-rwo StorageClass)を使用します。

費用

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このドキュメントに記載されているタスクの完了後、作成したリソースを削除すると、それ以上の請求は発生しません。詳細については、クリーンアップをご覧ください。

始める前に

Cloud Shell には、このチュートリアルに必要なソフトウェア(kubectlgcloud CLIHelmTerraform など)がプリインストールされています。Cloud Shell を使用しない場合は、gcloud CLI をインストールする必要があります。

  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
  4. Create or select a Google Cloud 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. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. Enable the Compute Engine, IAM, GKE, Backup for GKE APIs:

    gcloud services enable compute.googleapis.com iam.googleapis.com container.googleapis.com gkebackup.googleapis.com
  7. Install the Google Cloud CLI.
  8. To initialize the gcloud CLI, run the following command:

    gcloud init
  9. Create or select a Google Cloud 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. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  11. Enable the Compute Engine, IAM, GKE, Backup for GKE APIs:

    gcloud services enable compute.googleapis.com iam.googleapis.com container.googleapis.com gkebackup.googleapis.com
  12. Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/storage.objectViewer, roles/container.admin, roles/iam.serviceAccountAdmin, roles/compute.admin, roles/gkebackup.admin, roles/monitoring.viewer

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="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.

環境を設定する

環境の設定手順は次のとおりです。

  1. 環境変数を設定します。

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

    PROJECT_ID は、実際の Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。

  2. GitHub リポジトリのクローンを作成します。

    git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubernetes-engine-samples
    
  3. 作業ディレクトリを変更します。

    cd kubernetes-engine-samples/databases/postgres-zalando
    

クラスタ インフラストラクチャを作成する

このセクションでは、Terraform スクリプトを実行して、限定公開の高可用性リージョン GKE クラスタを作成します。

オペレーターは、Standard または Autopilot クラスタを使用してインストールできます。

Standard

次の図は、3 つの異なるゾーンにデプロイされた限定公開のリージョン GKE Standard クラスタを示しています。

このインフラストラクチャをデプロイします。

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}

プロンプトが表示されたら、「yes」と入力します。このコマンドが完了し、クラスタが準備完了ステータスになるまでに数分かかることがあります。

Terraform が次のリソースを作成します。

  • Kubernetes ノード用の VPC ネットワークとプライベート サブネット
  • NAT 経由でインターネットにアクセスするためのルーター
  • us-central1 リージョンの限定公開 GKE クラスタ
  • 自動スケーリングが有効になっているノードプール(ゾーンあたり 1~2 ノード、最小ゾーンあたり 1 ノード)
  • ロギングとモニタリングの権限を持つ ServiceAccount
  • Backup for GKE(障害復旧用)
  • Google Cloud Managed Service for Prometheus(クラスタ モニタリング用)

出力は次のようになります。

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

Autopilot

次の図は、限定公開のリージョン GKE Autopilot クラスタを示しています。

インフラストラクチャをデプロイします。

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}

プロンプトが表示されたら、「yes」と入力します。このコマンドが完了し、クラスタが準備完了ステータスになるまでに数分かかることがあります。

Terraform が次のリソースを作成します。

  • Kubernetes ノード用の VPC ネットワークとプライベート サブネット
  • NAT 経由でインターネットにアクセスするためのルーター
  • us-central1 リージョンの限定公開 GKE クラスタ
  • ロギングとモニタリングの権限を持つ ServiceAccount
  • Google Cloud Managed Service for Prometheus(クラスタ モニタリング用)

出力は次のようになります。

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

クラスタに接続する

クラスタと通信を行うように kubectl を構成します。

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

Zalando オペレーターをクラスタにデプロイする

Helm チャートを使用して、Zalando オペレーターを Kubernetes クラスタにデプロイします。

  1. Zalando オペレーターの Helm チャート リポジトリを追加します。

    helm repo add postgres-operator-charts https://opensource.zalando.com/postgres-operator/charts/postgres-operator
    
  2. Zalando オペレーターと Postgres クラスタの名前空間を作成します。

    kubectl create ns postgres
    kubectl create ns zalando
    
  3. Helm コマンドライン ツールを使用して Zalando オペレーターをデプロイします。

    helm install postgres-operator postgres-operator-charts/postgres-operator -n zalando \
        --set configKubernetes.enable_pod_antiaffinity=true \
        --set configKubernetes.pod_antiaffinity_preferred_during_scheduling=true \
        --set configKubernetes.pod_antiaffinity_topology_key="topology.kubernetes.io/zone" \
        --set configKubernetes.spilo_fsgroup="103"
    

    Postgres クラスタを表すカスタム リソースで podAntiAffinity 設定を直接構成することはできません。代わりに、オペレーターの設定ですべての Postgres クラスタの podAntiAffinity 設定をグローバルに設定します。

  4. Helm を使用して Zalando オペレーターのデプロイ ステータスを確認します。

    helm ls -n zalando
    

    出力は次のようになります。

    NAME                 NAMESPACE    REVISION    UPDATED                                STATUS      CHART                       APP VERSION
    postgres-operator    zalando     1           2023-10-13 16:04:13.945614 +0200 CEST    deployed    postgres-operator-1.10.1    1.10.1
    

Postgres をデプロイする

Postgres クラスタ インスタンスの基本構成には、次のコンポーネントが含まれています。

  • Postgres の 3 つのレプリカ: 1 つのリーダー レプリカと 2 つのスタンバイ レプリカ。
  • 1 つの CPU リクエストと 2 つの CPU 上限に対する CPU リソースの割り当て(4 GB のメモリ リクエストと上限)。
  • toleration、nodeAffinitiestopologySpreadConstraints は各ワークロードに構成され、それぞれのノードプールと異なるアベイラビリティ ゾーンを利用して Kubernetes ノード間で適切に分散されます。

この構成は、本番環境に対応した Postgres クラスタの作成に必要な最小限の設定を表しています。

次のマニフェストは、Postgres クラスタを記述しています。

apiVersion: "acid.zalan.do/v1"
kind: postgresql
metadata:
  name: my-cluster
spec:
  dockerImage: ghcr.io/zalando/spilo-15:3.0-p1
  teamId: "my-team"
  numberOfInstances: 3
  users:
    mydatabaseowner:
    - superuser
    - createdb
    myuser: []
  databases:
    mydatabase: mydatabaseowner
  postgresql:
    version: "15"
    parameters:
      shared_buffers: "32MB"
      max_connections: "10"
      log_statement: "all"
      password_encryption: scram-sha-256
  volume:
    size: 5Gi
    storageClass: premium-rwo
  enableShmVolume: true
  podAnnotations:
    cluster-autoscaler.kubernetes.io/safe-to-evict: "true"
  tolerations:
  - key: "app.stateful/component"
    operator: "Equal"
    value: "postgres-operator"
    effect: NoSchedule
  nodeAffinity:
    preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
    - weight: 1
      preference:
        matchExpressions:
        - key: "app.stateful/component"
          operator: In
          values:
          - "postgres-operator"
  resources:
    requests:
      cpu: "1"
      memory: 4Gi
    limits:
      cpu: "2"
      memory: 4Gi
  sidecars:
    - name: exporter
      image: quay.io/prometheuscommunity/postgres-exporter:v0.14.0
      args:
      - --collector.stat_statements
      ports:
      - name: exporter
        containerPort: 9187
        protocol: TCP
      resources:
        limits:
          cpu: 500m
          memory: 256M
        requests:
          cpu: 100m
          memory: 256M
      env:
      - name: "DATA_SOURCE_URI"
        value: "localhost/postgres?sslmode=require"
      - name: "DATA_SOURCE_USER"
        value: "$(POSTGRES_USER)"
      - name: "DATA_SOURCE_PASS"
        value: "$(POSTGRES_PASSWORD)"

このマニフェストには次のフィールドがあります。

  • spec.teamId: 選択したクラスタ オブジェクトの接頭辞
  • spec.numberOfInstances: クラスタの合計インスタンス数
  • spec.users: 権限を持つユーザーリスト
  • spec.databases: dbname: ownername 形式のデータベース リスト
  • spec.postgresql: postgres パラメータ
  • spec.volume: Persistent Disk のパラメータ
  • spec.tolerations: クラスタ Pod を pool-postgres ノードにスケジュールできるようにする toleration Pod テンプレート
  • spec.nodeAffinity: クラスタ Pod が pool-postgres ノードでスケジューリングされるよう GKE に指示する nodeAffinity Pod テンプレート。
  • spec.resources: クラスタ Pod のリクエストと上限
  • spec.sidecars: postgres-exporter を含むサイドカー コンテナのリスト

詳細については、Postgres ドキュメントのクラスタ マニフェスト リファレンスをご覧ください。

基本的な Postgres クラスタを作成する

  1. 基本構成を使用して新しい Postgres クラスタを作成します。

    kubectl apply -n postgres -f manifests/01-basic-cluster/my-cluster.yaml
    

    このコマンドは、次の設定内容で Zalando オペレーターの PostgreSQL カスタム リソースを作成します。

    • CPU とメモリのリクエストと上限
    • プロビジョニングされた Pod レプリカを GKE ノードに分散するための taint とアフィニティ。
    • データベース
    • データベース所有者権限を持つ 2 人のユーザー
    • 権限のないユーザー
  2. GKE が必要なワークロードを開始するまで待ちます。

    kubectl wait pods -l cluster-name=my-cluster  --for condition=Ready --timeout=300s -n postgres
    

    このコマンドが完了するまで数分かかる場合があります。

  3. GKE によって Postgres ワークロードが作成されたことを確認します。

    kubectl get pod,svc,statefulset,deploy,pdb,secret -n postgres
    

    出力は次のようになります。

    NAME                                    READY   STATUS  RESTARTS   AGE
    pod/my-cluster-0                        1/1     Running   0         6m41s
    pod/my-cluster-1                        1/1     Running   0         5m56s
    pod/my-cluster-2                        1/1     Running   0         5m16s
    pod/postgres-operator-db9667d4d-rgcs8   1/1     Running   0         12m
    
    NAME                        TYPE        CLUSTER-IP  EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
    service/my-cluster          ClusterIP   10.52.12.109   <none>       5432/TCP   6m43s
    service/my-cluster-config   ClusterIP   None        <none>      <none>  5m55s
    service/my-cluster-repl     ClusterIP   10.52.6.152 <none>      5432/TCP   6m43s
    service/postgres-operator   ClusterIP   10.52.8.176 <none>      8080/TCP   12m
    
    NAME                        READY   AGE
    statefulset.apps/my-cluster   3/3   6m43s
    
    NAME                                READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
    deployment.apps/postgres-operator   1/1     1           1           12m
    
    NAME                                                MIN AVAILABLE   MAX UNAVAILABLE   ALLOWED DISRUPTIONS   AGE
    poddisruptionbudget.policy/postgres-my-cluster-pdb   1              N/A             0                   6m44s
    
    NAME                                                            TYPE                DATA   AGE
    secret/my-user.my-cluster.credentials.postgresql.acid.zalan.do  Opaque              2   6m45s
    secret/postgres.my-cluster.credentials.postgresql.acid.zalan.do   Opaque            2   6m44s
    secret/sh.helm.release.v1.postgres-operator.v1                  helm.sh/release.v1   1      12m
    secret/standby.my-cluster.credentials.postgresql.acid.zalan.do  Opaque              2   6m44s
    secret/zalando.my-cluster.credentials.postgresql.acid.zalan.do  Opaque              2   6m44s
    

オペレーターが次のリソースを作成します。

  • Postgres の 3 つの Pod レプリカを制御する Postgres StatefulSet
  • 少なくとも 1 つのレプリカを使用できる状態にする PodDisruptionBudgets
  • リーダー レプリカのみをターゲットとする my-cluster Service
  • 受信接続と Postgres レプリカ間のレプリケーション用に Postgres ポートを公開する my-cluster-repl Service
  • 実行中の Postgres Pod レプリカのリストを取得するための my-cluster-config ヘッドレス Service
  • データベースへのアクセスと Postgres ノード間のレプリケーションのためのユーザー認証情報を含むシークレット

Postgres に対する認証を行う

Postgres ユーザーを作成し、データベース権限を割り当てることができます。たとえば、次のマニフェストは、ユーザーとロールを割り当てるカスタム リソースを記述しています。

apiVersion: "acid.zalan.do/v1"
kind: postgresql
metadata:
  name: my-cluster
spec:
  ...
  users:
    mydatabaseowner:
    - superuser
    - createdb
    myuser: []
  databases:
    mydatabase: mydatabaseowner

このマニフェストの内容:

  • mydatabaseowner ユーザーには、SUPERUSERCREATEDB のロールが付与されており、完全な管理者権限(Postgres 構成の管理、新しいデータベース、テーブル、ユーザーの作成)が含まれます。このユーザーをクライアントと共有しないでください。たとえば、Cloud SQL では、お客様に SUPERUSER ロールを持つユーザーへのアクセス権を付与することは許可されません
  • myuser ユーザーにはロールが割り当てられていません。これは、SUPERUSER を使用して最小権限を付与されたユーザーを作成するベスト プラクティスに従っています。mydatabaseowner から myuser に詳細な権限が付与されます。セキュリティを維持するため、myuser 認証情報はクライアント アプリケーションとのみ共有する必要があります。

パスワードを保存する

scram-sha-256パスワードを保存するためのおすすめの方法を使用してください。たとえば、次のマニフェストは、postgresql.parameters.password_encryption フィールドを使用して scram-sha-256 暗号化を指定するカスタム リソースを記述しています。

apiVersion: "acid.zalan.do/v1"
kind: postgresql
metadata:
  name: my-cluster
spec:
  ...
  postgresql:
    parameters:
      password_encryption: scram-sha-256

ユーザー認証情報をローテーションする

Zalando を使用して、Kubernetes Secret に保存されているユーザー認証情報をローテーションできます。たとえば、次のマニフェストは、usersWithSecretRotation フィールドを使用してユーザー認証情報のローテーションを定義するカスタム リソースを記述しています。

apiVersion: "acid.zalan.do/v1"
kind: postgresql
metadata:
  name: my-cluster
spec:
  ...
  usersWithSecretRotation:
  - myuser
  - myanotheruser
  - ...

認証の例: Postgres に接続する

このセクションでは、サンプルの Postgres クライアントをデプロイし、Kubernetes Secret のパスワードを使用してデータベースに接続する方法について説明します。

  1. クライアント Pod を実行して Postgres クラスタとやり取りします。

    kubectl apply -n postgres -f manifests/02-auth/client-pod.yaml
    

    myuser ユーザーと mydatabaseowner ユーザーの認証情報が関連する Secret から取得され、環境変数として Pod にマウントされます。

  2. 準備ができたら、Pod に接続します。

    kubectl wait pod postgres-client --for=condition=Ready --timeout=300s -n postgres
    kubectl exec -it postgres-client -n postgres -- /bin/bash
    
  3. Postgres に接続し、myuser 認証情報を使用して新しいテーブルを作成してみます。

    PGPASSWORD=$CLIENTPASSWORD psql \
      -h my-cluster \
      -U $CLIENTUSERNAME \
      -d mydatabase \
      -c "CREATE TABLE test (id serial PRIMARY KEY, randomdata VARCHAR ( 50 ) NOT NULL);"
    

    コマンドは、次のようなエラーにより失敗します。

    ERROR:  permission denied for schema public
    LINE 1: CREATE TABLE test (id serial PRIMARY KEY, randomdata VARCHAR...
    

    デフォルトで権限が割り当てられていないユーザーが行うことができるのは、Postgres へのログインとデータベースの一覧表示のみであるため、このコマンドは失敗します。

  4. mydatabaseowner 認証情報を使用してテーブルを作成し、テーブルに対するすべての権限を myuser に付与します。

    PGPASSWORD=$OWNERPASSWORD psql \
      -h my-cluster \
      -U $OWNERUSERNAME \
      -d mydatabase \
      -c "CREATE TABLE test (id serial PRIMARY KEY, randomdata VARCHAR ( 50 ) NOT NULL);GRANT ALL ON test TO myuser;GRANT ALL ON SEQUENCE test_id_seq TO myuser;"
    

    出力は次のようになります。

    CREATE TABLE
    GRANT
    GRANT
    
  5. myuser 認証情報を使用してランダムなデータをテーブルに挿入します。

    for i in {1..10}; do
      DATA=$(tr -dc A-Za-z0-9 </dev/urandom | head -c 13)
      PGPASSWORD=$CLIENTPASSWORD psql \
      -h my-cluster \
      -U $CLIENTUSERNAME \
      -d mydatabase \
      -c "INSERT INTO test(randomdata) VALUES ('$DATA');"
    done
    

    出力は次のようになります。

    INSERT 0 1
    INSERT 0 1
    INSERT 0 1
    INSERT 0 1
    INSERT 0 1
    INSERT 0 1
    INSERT 0 1
    INSERT 0 1
    INSERT 0 1
    INSERT 0 1
    
  6. 挿入した値を取得します。

    PGPASSWORD=$CLIENTPASSWORD psql \
      -h my-cluster \
      -U $CLIENTUSERNAME \
      -d mydatabase \
      -c "SELECT * FROM test;"
    

    出力は次のようになります。

    id |  randomdata
    ----+---------------
      1 | jup9HYsAjwtW4
      2 | 9rLAyBlcpLgNT
      3 | wcXSqxb5Yz75g
      4 | KoDRSrx3muD6T
      5 | b9atC7RPai7En
      6 | 20d7kC8E6Vt1V
      7 | GmgNxaWbkevGq
      8 | BkTwFWH6hWC7r
      9 | nkLXHclkaqkqy
     10 | HEebZ9Lp71Nm3
    (10 rows)
    
  7. Pod のシェルを終了します。

    exit
    

Prometheus が Postgres クラスタの指標を収集する仕組みを理解する

次の図は、Prometheus 指標の収集の仕組みを示しています。

この図では、GKE 限定公開クラスタに次のものが存在します。

  • パス / とポート 9187 の指標を収集する Postgres Pod
  • Postgres Pod の指標を処理する Prometheus ベースのコレクタ
  • Cloud Monitoring に指標を送信する PodMonitoring リソース

Google Cloud Managed Service for Prometheus は、Prometheus 形式での指標の収集をサポートしています。Cloud Monitoring は、Postgres 指標に対して統合ダッシュボードを使用します。

Zalando は、postgres_exporter コンポーネントサイドカー コンテナとして使用し、Prometheus 形式でクラスタ指標を公開します。

  1. labelSelector で指標を収集する PodMonitoring リソースを作成します。

    kubectl apply -n postgres -f manifests/03-prometheus-metrics/pod-monitoring.yaml
    
  2. Google Cloud コンソールで、GKE クラスタのダッシュボード ページに移動します。

    GKE クラスタ ダッシュボードに移動する

    ダッシュボードにゼロ以外の指標の取り込み率が表示されます。

  3. Google Cloud コンソールで [ダッシュボード] ページに移動します。

    ダッシュボードに移動する

  4. PostgreSQL Prometheus Overview ダッシュボードを開きます。ダッシュボードには取得された行数が表示されます。ダッシュボードの自動プロビジョニングには数分かかる場合があります。

  5. クライアント Pod に接続します。

    kubectl exec -it postgres-client -n postgres -- /bin/bash
    
  6. ランダムなデータを挿入します。

    for i in {1..100}; do
      DATA=$(tr -dc A-Za-z0-9 </dev/urandom | head -c 13)
      PGPASSWORD=$CLIENTPASSWORD psql \
      -h my-cluster \
      -U $CLIENTUSERNAME \
      -d mydatabase \
      -c "INSERT INTO test(randomdata) VALUES ('$DATA');"
    done
    
  7. ページを更新すると、[Rows] グラフと [Blocks] グラフが更新され、実際のデータベースの状態が表示されます。

  8. Pod のシェルを終了します。

    exit
    

クリーンアップ

プロジェクトを削除する

    Delete a Google Cloud project:

    gcloud projects delete PROJECT_ID

リソースを個別に削除する

  1. 環境変数を設定します。

    export PROJECT_ID=${PROJECT_ID}
    export KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX=postgres
    export REGION=us-central1
    
  2. terraform destroy コマンドを実行します。

    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}
    

    FOLDER は、gke-autopilot または gke-standard に置き換えます。

    プロンプトが表示されたら、「yes」と入力します。

  3. アタッチされていないすべてのディスクを検索します。

    export disk_list=$(gcloud compute disks list --filter="-users:* AND labels.name=${KUBERNETES_CLUSTER_PREFIX}-cluster" --format "value[separator=|](name,zone)")
    
  4. ディスクを削除します。

    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
    
  5. GitHub リポジトリを削除します。

    rm -r ~/kubernetes-engine-samples/
    

次のステップ