Esegui il deployment di PostgreSQL in GKE utilizzando Zalando

La guida mostra come utilizzare l'operatore Postgres di Zalando per eseguire il deployment di cluster Postgres in Google Kubernetes Engine (GKE).

PostgreSQL è un potente sistema di database relazionale a oggetti open source con diversi decenni di sviluppo attivo che gli è valsa una solida reputazione per affidabilità, robustezza delle funzionalità e prestazioni.

Questa guida è rivolta ad amministratori della piattaforma, architetti del cloud e professionisti delle operazioni interessati a eseguire PostgreSQL come applicazione di database su GKE anziché utilizzare Cloud SQL per PostgreSQL.

Obiettivi

  • Pianifica ed esegui il deployment dell'infrastruttura GKE per Postgres
  • Esegui il deployment e configura l'operatore Postgres di Zalando
  • Configura Postgres utilizzando l'operatore per garantire disponibilità, sicurezza, osservabilità e prestazioni

Vantaggi

Zalando offre i seguenti vantaggi:

  • Un modo dichiarativo e nativo di Kubernetes per gestire e configurare i cluster PostgreSQL
  • Alta disponibilità fornita da Patroni
  • Supporto per la gestione dei backup mediante bucket Cloud Storage
  • Aggiornamenti in sequenza delle modifiche al cluster Postgres, inclusi aggiornamenti rapidi delle versioni minori
  • Gestione declarative dell'utente con generazione e rotazione delle password utilizzando risorse personalizzate
  • Supporto di TLS, rotazione dei certificati e pool di connessioni
  • Clonazione del cluster e replica dei dati

Architettura di deployment

In questo tutorial utilizzerai l'operatore Zalando Postgres per eseguire il deployment e configurare un cluster PostgreSQL ad alta disponibilità in GKE. Il cluster ha una replica leader e due repliche di standby (di sola lettura) gestite da Patroni. Patroni è una soluzione open source manutenuta da Zalando per fornire a Postgres funzionalità di alta disponibilità e failover automatico. In caso di errore del leader, una replica di standby viene promossa automaticamente a ruolo leader.

Esegui inoltre il deployment di un cluster GKE regionale ad alta disponibilità per Postgres, con più nodi Kubernetes distribuiti su diverse zone di disponibilità. Questa configurazione contribuisce a garantire tolleranza di errore, scalabilità e ridondanza geografica. Consente aggiornamenti e manutenzione incrementali, fornendo al contempo SLA per uptime e disponibilità. Per ulteriori informazioni, consulta Cluster regionali.

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

Nel diagramma, Postgres StatefulSet è distribuito su tre nodi in tre zone diverse. Puoi controllare il modo in cui GKE viene eseguito sui nodi impostando le regole di affinità e anti-affinità dei pod richieste nella specifica della risorsa personalizzata postgresql. Se una zona non funziona, utilizzando la configurazione consigliata, GKE riprogramma i pod su altri nodi disponibili nel cluster. Per conservare i dati, utilizza i dischi SSD (premium-rwo StorageClass), che sono consigliati nella maggior parte dei casi per i database con carichi elevati a causa della loro bassa latenza e degli IOPS elevati.

Costi

In questo documento utilizzi i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

Per generare una stima dei costi basata sull'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

Al termine delle attività descritte in questo documento, puoi evitare la fatturazione continua eliminando le risorse che hai creato. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Pulizia.

Prima di iniziare

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

  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: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.

Configura l'ambiente

Per configurare l'ambiente:

  1. 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.

  2. Clona il repository GitHub:

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

  3. Passa alla directory di lavoro:

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

Crea l'infrastruttura del cluster

In questa sezione esegui uno script Terraform per creare un cluster GKE regionale privato e ad alta disponibilità.

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

Standard

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

Esegui il deployment di questa infrastruttura:

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 potrebbe mostrare uno stato di disponibilità.

Terraform crea le seguenti risorse:

  • 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 pool di nodi con la scalabilità automatica abilitata (da uno a due nodi per zona, minimo un nodo per zona)
  • Un ServiceAccount con autorizzazioni di logging e monitoraggio
  • Backup per GKE per il ripristino di emergenza
  • Google Cloud Managed Service per Prometheus per il monitoraggio dei cluster

L'output è simile al seguente:

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

Autopilot

Il seguente diagramma mostra un cluster GKE Autopilot regionale privato:

Esegui il deployment dell'infrastruttura:

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 potrebbe mostrare uno stato di disponibilità.

Terraform crea le seguenti risorse:

  • 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 per il logging e il monitoraggio
  • Google Cloud Managed Service per Prometheus per il monitoraggio dei 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 Zalando nel cluster

Esegui il deployment dell'operatore Zalando nel tuo cluster Kubernetes utilizzando un grafico Helm.

  1. Aggiungi il repository del grafico Helm dell'operatore Zalando:

    helm repo add postgres-operator-charts https://opensource.zalando.com/postgres-operator/charts/postgres-operator

  2. Crea uno spazio dei nomi per l'operatore Zalando e il cluster Postgres:

    kubectl create ns postgres
kubectl create ns zalando

  3. Esegui il deployment dell'operatore Zalando utilizzando lo strumento a riga di comando Helm:

    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"

    Non puoi configurare le impostazioni podAntiAffinity direttamente nella risorsa personalizzata che rappresenta il cluster Postgres. Imposta invece le impostazioni podAntiAffinity a livello globale per tutti i cluster Postgres nelle impostazioni dell'operatore.

  4. Controlla lo stato del deployment dell'operatore Zalando utilizzando Helm:

    helm ls -n zalando

    L'output è simile al seguente:

    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

Esegui il deployment di Postgres

La configurazione di base per l'istanza del cluster Postgres include i seguenti componenti:

  • Tre repliche Postgres: una leader e due repliche di standby.
  • L'allocazione delle risorse della CPU di una richiesta di CPU e due limiti di CPU, con richieste e limiti di memoria di 4 GB.
  • Tolleranza, nodeAffinities e topologySpreadConstraints configurati per ogni carico di lavoro, garantendo una distribuzione adeguata sui nodi Kubernetes, utilizzando i rispettivi node pool e diverse zone di disponibilità.

Questa configurazione rappresenta la configurazione minima richiesta per creare un cluster Postgres pronto per la produzione.

Il seguente manifest descrive un cluster Postgres:

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)"

Questo manifest contiene i seguenti campi:

  • spec.teamId: un prefisso per gli oggetti cluster che scegli
  • spec.numberOfInstances: il numero totale di istanze per un cluster
  • spec.users: l'elenco di utenti con privilegi
  • spec.databases: l'elenco dei database nel formato dbname: ownername
  • spec.postgresql: parametri postgres
  • spec.volume: parametri di Persistent Disk
  • spec.tolerations: il modello di pod di tolleranza che consente di pianificare i pod del cluster sui nodi pool-postgres
  • spec.nodeAffinity: il modello di pod nodeAffinity che indica a GKE che i pod del cluster preferiscono essere pianificati sui nodi pool-postgres.
  • spec.resources: richieste e limiti per i pod del cluster
  • spec.sidecars: un elenco di contenitori sidecar contenenti postgres-exporter

Per ulteriori informazioni, consulta Cluster manifest reference nella documentazione di Postgres.

Crea un cluster Postgres di base

  1. Crea un nuovo cluster Postgres utilizzando la configurazione di base:

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

    Questo comando crea una risorsa personalizzata PostgreSQL dell'operatore Zalando con:

    • Richieste e limiti di CPU e memoria
    • Incompatibilità e affinità per distribuire le repliche dei pod di cui è stato eseguito il provisioning tra i nodi GKE.
    • Un database
    • Due utenti con autorizzazioni di proprietario del database
    • Un utente senza autorizzazioni

  2. Attendi che GKE avvii i carichi di lavoro richiesti:

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

    Il completamento di questo comando potrebbe richiedere alcuni minuti.

  3. Verifica che GKE abbia creato i workload Postgres:

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

    L'output è simile al seguente:

    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

L'operatore crea le seguenti risorse:

  • Un StatefulSet Postgres, che controlla tre repliche di pod per Postgres
  • Un PodDisruptionBudgets, che garantisce almeno una replica disponibile
  • Il servizio my-cluster, che ha come target solo la replica leader
  • Il servizio my-cluster-repl, che espone la porta Postgres per le connessioni in entrata e per la replica tra le repliche di Postgres
  • Il servizio headless my-cluster-config per ottenere l'elenco delle repliche dei pod Postgres in esecuzione
  • Secret con le credenziali utente per accedere al database e alla replica tra i nodi Postgres

Eseguire l'autenticazione in Postgres

Puoi creare utenti Postgres e assegnargli le autorizzazioni di database. Ad esempio, il seguente manifest descrive una risorsa personalizzata che assegna utenti e ruoli:

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

In questo manifest:

  • L'utente mydatabaseowner ha i ruoli SUPERUSER e CREATEDB, che consentono diritti di amministratore completi (ad es. gestire la configurazione di Postgres, creare nuovi database, tabelle e utenti). Non devi condividere questo utente con i clienti. Ad esempio, Cloud SQL non consente ai clienti di avere accesso agli utenti con il ruolo SUPERUSER.
  • All'utente myuser non sono stati assegnati ruoli. Questo segue la best practice di utilizzare SUPERUSER per creare utenti con privilegi minimi. I diritti granulari vengono concessi a myuser da mydatabaseowner. Per mantenere la sicurezza, devi condividere le credenziali myuser solo con le applicazioni client.

Memorizzare le password

Devi utilizzare il scram-sha-256 metodo consigliato per l'archiviazione delle password. Ad esempio, il manifest seguente descrive una risorsa personalizzata che specifica la crittografia scram-sha-256 utilizzando il campo postgresql.parameters.password_encryption:

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

Ruota le credenziali utente

Puoi ruotare le credenziali utente che sono archiviate nei secret di Kubernetes con Zalando. Ad esempio, il seguente manifest descrive una risorsa personalizzata che definisce la rotazione delle credenziali utente utilizzando il campo usersWithSecretRotation:

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

Esempio di autenticazione: connessione a Postgres

Questa sezione mostra come eseguire il deployment di un client Postgres di esempio e connetterti al database utilizzando la password di un segreto Kubernetes.

  1. Esegui il pod client per interagire con il cluster Postgres:

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

    Le credenziali degli utenti myuser e mydatabaseowner vengono prese dai secret correlati e montate come variabili di ambiente nel pod.

  2. Collega il pod quando è pronto:

    kubectl wait pod postgres-client --for=condition=Ready --timeout=300s -n postgres
kubectl exec -it postgres-client -n postgres -- /bin/bash

  3. Connettiti a Postgres e prova a creare una nuova tabella utilizzando le credenziali myuser:

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

    Il comando dovrebbe non riuscire con un errore simile al seguente:

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

    Il comando non va a buon fine perché gli utenti senza privilegi assegnati per impostazione predefinita possono solo accedere a Postgres ed elencare i database.

  4. Crea una tabella con le credenziali mydatabaseowner e concedi tutti i privilegi sulla tabella a myuser:

    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;"

    L'output è simile al seguente:

    CREATE TABLE
GRANT
GRANT

  5. Inserisci dati casuali nella tabella utilizzando le credenziali myuser:

    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

    L'output è simile al seguente:

    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. Ottieni i valori inseriti:

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

    L'output è simile al seguente:

    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. Esci dalla shell del pod:

    exit

Informazioni su come Prometheus raccoglie le metriche per il cluster Postgres

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

Nel diagramma, un cluster privato GKE contiene:

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

Google Cloud Managed Service per Prometheus supporta la raccolta delle metriche nel formato Prometheus. Cloud Monitoring utilizza una dashboard integrata per le metriche di Postgres.

Zalando espone le metriche del cluster nel formato Prometheus utilizzando il componente postgres_exporter come contenitore sidecar.

  1. Crea la PodMonitoring risorsa per eseguire lo scraping delle metriche per labelSelector:

    kubectl apply -n postgres -f manifests/03-prometheus-metrics/pod-monitoring.yaml

  2. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Dashboard dei cluster GKE.

    Vai alla dashboard dei cluster GKE

    La dashboard mostra un tasso di importazione delle metriche diverso da zero.

  3. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Dashboard.

    Accedi a Dashboard

  4. Apri la dashboard Panoramica di Prometheus per PostgreSQL. La dashboard mostra il numero di righe recuperate. Il provisioning automatico della dashboard potrebbe richiedere diversi minuti.

  5. Connettiti al pod client:

    kubectl exec -it postgres-client -n postgres -- /bin/bash

  6. Inserisci dati casuali:

    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. Aggiorna la pagina. I grafici Righe e Blocchi si aggiornano per mostrare lo stato effettivo del database.

  8. Esci dalla shell del pod:

    exit

Esegui la pulizia

Elimina il progetto

    Delete a Google Cloud project:

    gcloud projects delete PROJECT_ID

Elimina singole risorse

  1. Imposta le variabili di ambiente.

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

  2. 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.

  3. 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)")

  4. 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

  5. Elimina il repository GitHub:

    rm -r ~/kubernetes-engine-samples/

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