Implementa PostgreSQL en GKE con Zalando

En la guía, se muestra cómo usar el operador Zalando Postgres para implementar clústeres de Postgres en Google Kubernetes Engine (GKE).

PostgreSQL es un sistema de base de datos relacional de objetos de código abierto con varias décadas de desarrollo activo que le ha dado una reputación sólida en cuanto a la confiabilidad, la solidez de las características y el rendimiento.

Esta guía está dirigida a administradores de plataformas, arquitectos de nube y profesionales de operaciones interesados en ejecutar PostgreSQL como una aplicación de base de datos en GKE en lugar de usar Cloud SQL para PostgreSQL.

Objetivos

  • Planificar y, además, implementar la infraestructura de GKE para Postgres
  • Implementar y configurar el operador de Zalando Postgres
  • Configurar Postgres con el operador para garantizar la disponibilidad, la seguridad, la observabilidad y el rendimiento

Ventajas

Zalando ofrece las siguientes ventajas:

  • Una forma declarativa y nativa de Kubernetes de administrar, configurar los clústeres de PostgreSQL
  • Alta disponibilidad proporcionada por Patroni
  • Compatibilidad con la administración de copias de seguridad mediante buckets de Cloud Storage
  • Actualizaciones progresivas sobre los cambios de clústeres de Postgres, incluidas las actualizaciones rápidas de versiones secundarias
  • Administración declarativa de usuarios con generación y rotación de contraseñas mediante recursos personalizados
  • Compatibilidad con TLS, rotación de certificados y grupos de conexiones
  • Clonación y replicación de datos del clúster

Arquitectura de implementación

En este instructivo, usarás el operador de Zalando Postgres para implementar y configurar un clúster de Postgres con alta disponibilidad en GKE. El clúster tiene una réplica líder y dos réplicas en espera (de solo lectura) administradas por Patroni. Patroni es una solución de código abierto mantenida por Zalando que proporciona funciones de alta disponibilidad y de conmutación por error automática a Postgres. En caso de una falla líder, una réplica en espera se asciende de forma automática a un rol líder.

También debes implementar un clúster de GKE regional con alta disponibilidad para Postgres, con varios nodos de Kubernetes distribuidos en varias zonas de disponibilidad. Esta configuración ayuda a garantizar la tolerancia a errores, la escalabilidad y la redundancia geográfica. Permite realizar actualizaciones y mantenimiento progresivos, a la vez que proporciona ANS de tiempo de actividad y disponibilidad. Para obtener más información, consulta Clústeres regionales.

En el siguiente diagrama, se muestra un clúster de Postgres que se ejecuta en varios nodos y zonas en un clúster de GKE:

En el diagrama, el StatefulSet de Postgres se implementa en tres nodos en tres zonas diferentes. Para controlar cómo GKE se implementa en los nodos, configura las reglas necesarias de afinidad y antiafinidad de Pods en la especificación de recursos personalizados postgresql. Si una zona falla, mediante la configuración recomendada, GKE reprograma los Pods en otros nodos disponibles del clúster. Para los datos persistentes, usa discos SSD (premium-rwoStorageClass), que sonrecomendados en la mayoría de los casos, en bases de datos altamente cargadas debido a su latencia baja e IOPS altas.

Costos

En este documento, usarás los siguientes componentes facturables de Google Cloud:

Para generar una estimación de costos en función del uso previsto, usa la calculadora de precios. Es posible que los usuarios nuevos de Google Cloud califiquen para obtener una prueba gratuita.

Cuando finalices las tareas que se describen en este documento, puedes borrar los recursos que creaste para evitar que continúe la facturación. Para obtener más información, consulta Cómo realizar una limpieza.

Antes de comenzar

Cloud Shell tiene preinstalado el software que necesitas para este instructivo, incluido kubectl, gcloud CLI, Helm y Terraform. Si no usas Cloud Shell, debes instalar gcloud CLI.

  1. Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.
  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. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

  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. Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

  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.

Configure su entorno

Para configurar tu entorno, sigue estos pasos

  1. Establece las variables de entorno:

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

    Reemplaza PROJECT_ID por el ID del proyecto de Google Cloud.

  2. Clona el repositorio de GitHub:

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

  3. Cambia al directorio de trabajo:

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

Crea la infraestructura del clúster

En esta sección, debes ejecutar una secuencia de comandos de Terraform para crear un clúster de GKE privado, regional y con alta disponibilidad.

Puedes instalar el operador mediante un clúster de Standard o Autopilot.

Estándar

En el siguiente diagrama, se muestra un clúster de GKE estándar regional privado implementado en tres zonas diferentes:

Implementa esta infraestructura:

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}

Cuando se te solicite, escribe yes. Es posible que este comando tarde varios minutos en completarse y que el clúster muestre un estado de preparación.

Terraform crea los siguientes recursos:

  • Una red de VPC y una subred privada para los nodos de Kubernetes
  • Un router para acceder a Internet a través de NAT
  • Un clúster de GKE privado en la región us-central1
  • Un grupo de nodos con ajuste de escala automático habilitado (de uno a dos nodos por zona y un nodo por zona como mínimo)
  • Un ServiceAccount con permisos de registro y supervisión
  • Copia de seguridad para GKE para la recuperación ante desastres
  • Google Cloud Managed Service para Prometheus para la supervisión de clústeres

El resultado es similar al siguiente:

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

Autopilot

En el siguiente diagrama, se muestra un clúster de GKE de Autopilot regional privado:

Implementa la infraestructura:

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}

Cuando se te solicite, escribe yes. Es posible que este comando tarde varios minutos en completarse y que el clúster muestre un estado de preparación.

Terraform crea los siguientes recursos:

  • Una red de VPC y una subred privada para los nodos de Kubernetes
  • Un router para acceder a Internet a través de NAT
  • Un clúster de GKE privado en la región us-central1
  • Un ServiceAccount con permiso de registro y supervisión
  • Google Cloud Managed Service para Prometheus para la supervisión de clústeres

El resultado es similar al siguiente:

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

Conéctate al clúster

Configura kubectl para comunicarse con el clúster:

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

Implementa el operador de Zalando en tu clúster

Implementa el operador de Zalando en tu clúster de Kubernetes con un gráfico de Helm.

  1. Agrega el repositorio de gráficos de Helm para operadores de Zalando:

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

  2. Crea un espacio de nombres para el operador de Zalando y el clúster de Postgres:

    kubectl create ns postgres
kubectl create ns zalando

  3. Implementa el operador de Zalando con la herramienta de línea de comandos de 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"

    No puedes configurar la configuración de podAntiAffinity directamente en el recurso personalizado que representa el clúster de Postgres. En su lugar, establece la configuración de podAntiAffinity a nivel global para todos los clústeres de Postgres en la configuración del operador.

  4. Verifica el estado de implementación del operador de Zalando con Helm:

    helm ls -n zalando

    El resultado es similar al siguiente:

    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

Implementa Postgres

La configuración básica de la instancia de clústeres de Postgres incluye los siguientes componentes:

  • Tres réplicas de Postgres: una réplica líder y dos réplicas de reserva.
  • Asignación de recursos de CPU de una solicitud de CPU y dos límites de CPU, con requisitos de memoria y límites de 4 GB.
  • Tolerancias, nodeAffinities y topologySpreadConstraints configuradas para cada carga de trabajo, lo que garantiza una distribución adecuada entre los nodos de Kubernetes, con sus respectivos grupos de nodos y zonas de disponibilidad diferentes.

Esta configuración representa la configuración mínima necesaria para crear un clúster de Postgres listo para la producción.

En el siguiente manifiesto, se describe un clúster de 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)"

Este manifiesto tiene los siguientes campos:

  • spec.teamId: Un prefijo para los objetos de clúster que elijas.
  • spec.numberOfInstances: La cantidad total de instancias para un clúster.
  • spec.users: La lista de usuarios con privilegios
  • spec.databases: la lista de bases de datos en el formato dbname: ownername
  • spec.postgresql: parámetros de postgres
  • spec.volume: parámetros de Persistent Disk
  • spec.tolerations: plantilla de Pod de tolerancias que permite que los Pods del clúster se programen en nodos pool-postgres
  • spec.nodeAffinity: La plantilla de Pod nodeAffinity que le indica a GKE que los Pods del clúster prefieren programarse en nodos pool-postgres.
  • spec.resources: solicitudes y límites para Pods del clúster
  • spec.sidecars: una lista de contenedores del archivo adicional, que contiene postgres-exporter

Para obtener más información, consulta la referencia del manifiesto del clúster en la documentación de Postgres.

Crea un clúster básico de Postgres

  1. Crea un clúster de Postgres nuevo mediante la configuración básica:

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

    Este comando crea un recurso personalizado de PostgreSQL del operador de Zalando con lo siguiente:

    • Solicitudes y límites de CPU y memoria
    • Taints y afinidades para distribuir las réplicas de Pods aprovisionadas entre los nodos de GKE.
    • Una base de datos
    • Dos usuarios con permisos de propietario de la base de datos
    • Un usuario sin permisos

  2. Espera a que GKE inicie las cargas de trabajo requeridas:

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

    Este comando puede tardar unos minutos en completarse.

  3. Verifica que GKE haya creado las cargas de trabajo de Postgres:

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

    El resultado es similar al siguiente:

    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

El operador crea los siguientes recursos:

  • Un StatefulSet de Postgres, que controla tres réplicas de Pod para Postgres
  • Un PodDisruptionBudgets, lo que garantiza un mínimo de una réplica disponible
  • El servicio my-cluster, que se orienta solo a la réplica líder
  • El servicio my-cluster-repl, que expone el puerto de Postgres para las conexiones entrantes y la replicación entre réplicas de Postgres
  • El Service sin interfaz gráfica my-cluster-config para obtener la lista de réplicas de Pods de Postgres en ejecución
  • Secrets con credenciales de usuario para acceder a la base de datos y replicación entre los nodos de Postgres

Autentícate en Postgres

Puedes crear usuarios de Postgres y asignarles permisos de base de datos. Por ejemplo, en el siguiente manifiesto, se describe un recurso personalizado que asigna usuarios y roles:

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

En el manifiesto se muestra lo siguiente:

  • El usuario mydatabaseowner tiene los roles SUPERUSER y CREATEDB, que permiten derechos de administrador completos (es decir, administrar la configuración de Postgres, crear bases de datos, tablas y usuarios nuevos). No debes compartir este usuario con los clientes. Por ejemplo, Cloud SQL no permite que los clientes tengan acceso a los usuarios con el rol SUPERUSER.
  • El usuario myuser no tiene roles asignados. Esto sigue la práctica recomendada de usar SUPERUSER para crear usuarios con privilegios mínimos. mydatabaseowner otorga derechos detallados a myuser. Para mantener la seguridad, solo debes compartir credenciales de myuser con aplicaciones cliente.

Almacena contraseñas

Debes usar el método recomendado para almacenar contraseñas scram-sha-256. Por ejemplo, en el siguiente manifiesto, se describe un recurso personalizado que especifica la encriptación scram-sha-256 con el campo postgresql.parameters.password_encryption:

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

Rota las credenciales del usuario

Puedes rotar las credenciales del usuario que se almacenan en los Secret de Kubernetes con Zalando. Por ejemplo, en el siguiente manifiesto, se describe un recurso personalizado que define la rotación de credenciales de usuario mediante el campo usersWithSecretRotation:

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

Ejemplo de autenticación: conéctate a Postgres

En esta sección, se muestra cómo implementar un cliente de Postgres de ejemplo y conectarse a la base de datos con la contraseña de un secreto de Kubernetes.

  1. Ejecuta el Pod de cliente para interactuar con tu clúster de Postgres:

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

    Las credenciales de los usuarios myuser y mydatabaseowner se toman de los secretos relacionados y se activan como variables de entorno en el Pod.

  2. Conéctate al Pod cuando esté listo:

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

  3. Conéctate a Postgres y, luego, intenta crear una tabla nueva con credenciales de myuser:

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

    El comando debería fallar con un error similar al siguiente:

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

    El comando falla porque los usuarios sin privilegios asignados de forma predeterminada solo pueden acceder a Postgres y mostrar bases de datos.

  4. Crea una tabla con credenciales de mydatabaseowner y otorga todos privilegios de la tabla 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;"

    El resultado es similar al siguiente:

    CREATE TABLE
GRANT
GRANT

  5. Inserta datos aleatorios en la tabla con las credenciales 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

    El resultado es similar al siguiente:

    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. Obtén los valores que insertaste:

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

    El resultado es similar al siguiente:

    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. Sal de la shell del Pod:

    exit

Comprende cómo Prometheus recopila métricas para tu clúster de Postgres

En el siguiente diagrama, se muestra cómo funciona la recopilación de métricas de Prometheus:

En el diagrama, un clúster privado de GKE contiene lo siguiente:

  • Un Pod de Postgres que recopila métricas en la ruta de acceso / y el puerto 9187
  • Recopiladores basados en Prometheus que procesan las métricas del Pod de Postgres
  • Un recurso PodMonitoring que envía métricas a Cloud Monitoring

Google Cloud Managed Service para Prometheus admite la recopilación de métricas en el formato de Prometheus. Cloud Monitoring usa un panel integrado para las métricas de Postgres.

Zalando expone las métricas del clúster en el formato de Prometheus mediante el componente postgres_exporter como un contenedor de sidecar.

  1. Crea el recurso PodMonitoring para extraer métricas por labelSelector:

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

  2. En la consola de Google Cloud, ve a la página Panel de clústeres de GKE.

    Ir al Panel de clústeres de GKE

    En el panel, se muestra una tasa de transferencia de métricas distinta de cero.

  3. En la consola de Google Cloud, ve a la página Paneles.

    Ir a Paneles

  4. Abre el panel Descripción general de Prometheus para PostgreSQL. En el panel, se muestra la cantidad de filas recuperadas. El panel puede tardar varios minutos en aprovisionarse de forma automática.

  5. Conéctate al Pod cliente:

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

  6. Inserta datos aleatorios:

    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. Actualiza la página. Los gráficos de Filas y Bloques se actualizan para mostrar el estado real de la base de datos.

  8. Sal de la shell del Pod:

    exit

Limpia

Borra el proyecto

    Borra un proyecto de Google Cloud:

    gcloud projects delete PROJECT_ID

Borra los recursos individuales

  1. Configurar variables de entorno

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

  2. Ejecuta el 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}

    Reemplaza FOLDER por gke-autopilot o gke-standard.

    Cuando se te solicite, escribe yes.

  3. Busca todos los discos no conectados:

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

  4. Borra los discos:

    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. Borra el repositorio de GitHub

    rm -r ~/kubernetes-engine-samples/

¿Qué sigue?

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