Percorso di apprendimento: applicazioni scalabili - Crea un cluster

Questo insieme di tutorial è rivolto a operatori e amministratori IT che vogliono distribuire, eseguire e gestire ambienti di applicazioni moderne che vengono eseguiti su Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise. Man mano che avanzi in questo insieme di tutorial, imparerai a configurare il monitoraggio e gli avvisi, a scalare i carichi di lavoro e a simulare errori, il tutto utilizzando l'applicazione di microservizi di esempio Cymbal Bank:

  1. Crea un cluster ed esegui il deployment di un'applicazione di esempio (questo tutorial)
  2. Monitoraggio con Google Cloud Managed Service per Prometheus
  3. Scalare i workload
  4. Simulare un errore
  5. Centralizzare la gestione dei cambiamenti

Panoramica e obiettivi

Cymbal Bank utilizza Python e Java per eseguire i vari servizi e include un backend PostgreSQL. Non è necessario avere esperienza con questi linguaggi o piattaforme di database per completare la serie di tutorial, in quanto Cymbal Bank è solo un'applicazione di esempio per mostrare come GKE Enterprise può supportare le esigenze della tua attività.

In questo tutorial imparerai a creare un singolo cluster GKE e a eseguire il deployment di un'applicazione di esempio basata su microservizi denominata Cymbal Bank in un cluster GKE. Imparerai a completare le seguenti attività:

  • Crea un cluster GKE che utilizza Autopilot.

  • Esegui il deployment di un'applicazione di esempio basata su microservizi denominata Cymbal Bank.

  • Utilizza la console Google Cloud per esplorare le risorse GKE utilizzate dall'applicazione di esempio Cymbal Bank.

Costi

L'abilitazione di GKE Enterprise e il deployment dell'applicazione di esempio Cymbal Bank per questa serie di tutorial comportano addebiti per cluster per GKE Enterprise su Google Cloud , come indicato nella nostra pagina dei prezzi, finché non disabiliti GKE Enterprise o elimini il progetto.

Sei responsabile anche di altri Google Cloud costi sostenuti durante l'esecuzione dell'applicazione di esempio Cymbal Bank, ad esempio i costi per le VM di Compute Engine e i bilanciatori del carico.

Prima di iniziare

I primi tutorial di questa serie utilizzano principalmente le funzionalità di base disponibili per tutti gli utenti GKE, ma man mano che avanzi nei tutorial utilizzi sempre più funzionalità aggiuntive disponibili solo tramite il livello Enterprise.

In questo primo tutorial della serie, completa tutti i passaggi di configurazione "Inizia" prima di iniziare. Devi completare i seguenti passaggi della sezione "Prima di iniziare" una sola volta.

Configurare la shell e gli strumenti

In questa serie di tutorial, utilizzerai i seguenti strumenti per eseguire il deployment e gestire il tuo ambiente:

  • gcloud CLI: crea e gestisci cluster GKE e parchi risorse, insieme ad altri servizi Google Cloud .
  • kubectl: gestisci Kubernetes, il sistema di orchestrazione dei cluster utilizzato da GKE Enterprise.

Per eseguire i comandi in questa pagina, configura Google Cloud CLI e kubectl in uno dei seguenti ambienti di sviluppo:

Cloud Shell

Per utilizzare un terminale online con gcloud CLI e kubectl già configurati, attiva Cloud Shell:

Nella parte inferiore di questa pagina viene avviata una sessione di Cloud Shell e viene visualizzato un prompt della riga di comando. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.

Shell locale

Per utilizzare un ambiente di sviluppo locale:

Configura il progetto

Segui questi passaggi per configurare un progetto Google Cloud , inclusa l'attivazione dei servizi di fatturazione e GKE. Questo è il progetto in cui abiliterai GKE Enterprise.

Potresti aver bisogno di un Google Cloud amministratore della tua organizzazione per concederti l'accesso per creare o utilizzare un progetto e abilitare le API.

  1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina Google Kubernetes Engine:

    Vai alla pagina Google Kubernetes Engine

  2. Crea o seleziona un progetto. Questo è il progetto in cui abiliti GKE Enterprise.

  3. Se richiesto, abilita l'API GKE Enterprise.

  4. Attendi che l'API e i relativi servizi siano abilitati. L'operazione può richiedere diversi minuti.

  5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Dopo aver abilitato GKE, attiva la versione Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise:

  1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina GKE Enterprise:

    Vai alla pagina GKE Enterprise

  2. Seleziona Scopri di più su Google Kubernetes Engine (GKE) Enterprise.

  3. Se hai l'idoneità, puoi selezionare l'opzione Inizia la tua prova gratuita di 90 giorni.

  4. Seleziona Abilita GKE Enterprise, poi Conferma.

Concedi ruoli IAM

Se sei il proprietario del progetto (ad esempio se l'hai creato tu), disponi già di tutte le autorizzazioni necessarie per completare questi tutorial. Se non sei il proprietario, assicurati che il tuo account Google Cloud disponga dei ruoli IAM richiesti per il progetto selezionato per questo insieme di tutorial. Anche in questo caso, potresti aver bisogno di un amministratore diGoogle Cloud nella tua organizzazione per concedere i ruoli richiesti.

Nei seguenti comandi, sostituisci PROJECT_ID con l'ID generato automaticamente del progetto che hai creato o selezionato nella sezione precedente. L'ID progetto è spesso diverso dal nome del progetto. Ad esempio, il tuo progetto potrebbe essere scalable-apps, ma il suo ID potrebbe essere scalable-apps-567123.

Grant roles to your user account. Run the following command once for each of the following IAM roles: roles/resourcemanager.projectIamAdmin, roles/iam.serviceAccountAdmin, roles/iam.serviceAccountUser, roles/iam.securityAdmin, roles/serviceusage.serviceUsageAdmin, roles/container.admin, roles/logging.logWriter, roles/gkehub.admin, roles/viewer, 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.

Clona l'applicazione di esempio

Clona il repository Git che include tutti i manifest di esempio per Cymbal Bank:

  git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/bank-of-anthos
  cd bank-of-anthos/

Crea un cluster

Una volta completati tutti i passaggi dei prerequisiti nelle sezioni precedenti, puoi iniziare a creare un cluster Google Kubernetes Engine ed eseguire il deployment di un'applicazione di esempio.

GKE è un servizio Kubernetes gestito che puoi utilizzare per eseguire il deployment e gestire applicazioni containerizzate. Un ambiente GKE è composto da nodi, ovvero macchine virtuali (VM) Compute Engine, raggruppati per formare un cluster.

I cluster GKE possono anche essere raggruppati in parchi risorse: gruppi logici di cluster che possono essere gestiti insieme. Molte funzionalità di GKE Enterprise, incluse quelle che utilizzerai più avanti in questa serie di tutorial, si basano sui parchi risorse e sui principi di uguaglianza e fiducia che i parchi risorse presuppongono.

  • Crea un cluster GKE che utilizzerai nel resto dei tutorial di questa serie:

    gcloud container clusters create-auto scalable-apps \
  --project=PROJECT_ID \
  --region=REGION \
  --enable-fleet

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID con l'ID generato automaticamente del progetto che hai creato nella sezione precedente. L'ID progetto è spesso diverso dal nome del progetto. Ad esempio, il tuo progetto potrebbe essere scalable-apps, ma il suo ID potrebbe essere scalable-apps-567123.
    • REGION con la regione in cui vuoi creare il cluster, ad esempio us-central1.

    La creazione del cluster e la verifica del corretto funzionamento di tutto richiedono alcuni minuti.

In questo insieme di tutorial, utilizzi cluster in modalità Autopilot e alcuni intervalli di indirizzi IP predefiniti quando crei cluster. Un deployment di produzione delle tue applicazioni richiede una pianificazione più attenta degli indirizzi IP. In modalità Autopilot, Google gestisce la configurazione del cluster, tra cui scalabilità automatica, sicurezza e altre impostazioni preconfigurate. I cluster in modalità Autopilot sono ottimizzati per eseguire la maggior parte dei carichi di lavoro di produzione e per eseguire il provisioning delle risorse di calcolo in base ai manifest Kubernetes.

Esegui il deployment di Cymbal Bank

I pacchetti di app (chiamati anche carichi di lavoro) vengono inseriti nei container. Esegui il deployment di set di container come pod sui nodi.

In questa serie di tutorial, esegui il deployment di un'applicazione di esempio basata su microservizi denominata Cymbal Bank in uno o più cluster GKE. Cymbal Bank utilizza Python e Java per eseguire i vari servizi e include un backend PostgreSQL. Per completare la serie di tutorial, non è necessario avere esperienza con questi linguaggi o piattaforme di database. Cymbal Bank è solo un'applicazione di esempio per mostrare come la versione GKE Enterprise di Google Kubernetes Engine (GKE) può supportare le esigenze della tua attività.

Quando utilizzi Cymbal Bank nell'ambito di questo insieme di tutorial, nel tuo cluster GKE vengono implementati i seguenti servizi:

Servizio Lingua Descrizione
frontend Python Espone un server HTTP per pubblicare il sito web. Contiene la pagina di accesso, la pagina di registrazione e la home page.
ledger-writer Java Accetta e convalida le transazioni in entrata prima di scriverle nel ledger.
balance-reader Java Fornisce una cache leggibile ed efficiente dei saldi degli utenti, come letti da ledger-db.
transaction-history Java Fornisce una cache leggibile ed efficiente delle transazioni passate, come letto da ledger-db.
ledger-db PostgreSQL Registro di tutte le transazioni. Opzione per precompilare con le transazioni per gli utenti demo.
user-service Python Gestisce gli account utente e l'autenticazione. Firma i JWT utilizzati per l'autenticazione da altri servizi.
contacts Python Memorizza l'elenco degli altri account associati a un utente. Utilizzato per il menu a discesa nei moduli "Invia pagamento" e "Deposito".
accounts-db PostgreSQL Database per gli account utente e i dati associati. Opzione per precompilare con utenti demo.
loadgenerator Python / Locust Invia continuamente richieste che imitano gli utenti al frontend. Crea periodicamente nuovi account e simula transazioni tra questi.

Per eseguire il deployment di Cymbal Bank nel cluster GKE, completa i seguenti passaggi:

  1. Cymbal Bank utilizza i token web JSON (JWT) per gestire l'autenticazione degli utenti. I JWT utilizzano coppie di chiavi asimmetriche per firmare e verificare i token. In Cymbal Bank, userservice crea e firma i token con una chiave privata RSA quando un utente accede, mentre gli altri servizi utilizzano la chiave pubblica corrispondente per convalidare l'utente.

    Crea un JWT RS256 con una lunghezza di 4096 bit:

    openssl genrsa -out jwtRS256.key 4096
openssl rsa -in jwtRS256.key -outform PEM -pubout -out jwtRS256.key.pub

    Se necessario, scarica e installa gli strumenti OpenSSL per la tua piattaforma.

  2. Un secret Kubernetes può archiviare dati sensibili come chiavi o password. I carichi di lavoro eseguiti nel cluster possono quindi accedere al secret per ottenere i dati sensibili anziché codificarli nell'applicazione.

    Crea un secret di Kubernetes dal file della chiave creato nel passaggio precedente per consentire a Cymbal Bank di utilizzarlo con le richieste di autenticazione:

    kubectl create secret generic jwt-key --from-file=./jwtRS256.key --from-file=./jwtRS256.key.pub

  3. Esegui il deployment di Cymbal Bank nel tuo cluster. Il seguente comando esegue il deployment di tutti i file manifest nella directory kubernetes-manifests. Ogni file manifest esegue il deployment e configura uno dei servizi:

    kubectl apply -f kubernetes-manifests/accounts-db.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/balance-reader.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/config.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/contacts.yaml
kubectl apply -f extras/postgres-hpa/kubernetes-manifests/frontend.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/ledger-db.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/ledger-writer.yaml
kubectl apply -f extras/postgres-hpa/loadgenerator.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/transaction-history.yaml
kubectl apply -f kubernetes-manifests/userservice.yaml

    Potresti visualizzare messaggi nell'output kubectl man mano che i manifest vengono applicati al cluster in merito ai limiti di Autopilot. Autopilot utilizza le richieste di risorse specificate nella configurazione del workload per configurare i nodi che eseguono i workload. Autopilot applica richieste di risorse minime e massime in base alla classe di calcolo o alla configurazione hardware utilizzata dai tuoi carichi di lavoro. Se non specifichi le richieste per alcuni container, Autopilot assegna valori predefiniti per consentirne la corretta esecuzione.

    Esamina il seguente manifest di esempio per il servizio frontend:

    # Copyright 2024 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  labels:
    application: bank-of-anthos
    environment: development
    team: frontend
    tier: web
  name: frontend
spec:
  ports:
    - name: http
      port: 80
      targetPort: 8080
  selector:
    app: frontend
    application: bank-of-anthos
    environment: development
    team: frontend
    tier: web
  type: LoadBalancer
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    application: bank-of-anthos
    environment: development
    team: frontend
    tier: web
  name: frontend
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: frontend
      application: bank-of-anthos
      environment: development
      team: frontend
      tier: web
  template:
    metadata:
      annotations:
        proxy.istio.io/config: '{ "holdApplicationUntilProxyStarts": true }'
      labels:
        app: frontend
        application: bank-of-anthos
        environment: development
        team: frontend
        tier: web
    spec:
      containers:
        - env:
            - name: VERSION
              value: v0.6.7
            - name: PORT
              value: "8080"
            - name: ENABLE_TRACING
              value: "true"
            - name: SCHEME
              value: http
            - name: LOG_LEVEL
              value: info
            - name: DEFAULT_USERNAME
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  key: DEMO_LOGIN_USERNAME
                  name: demo-data-config
            - name: DEFAULT_PASSWORD
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  key: DEMO_LOGIN_PASSWORD
                  name: demo-data-config
            - name: REGISTERED_OAUTH_CLIENT_ID
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  key: DEMO_OAUTH_CLIENT_ID
                  name: oauth-config
                  optional: true
            - name: ALLOWED_OAUTH_REDIRECT_URI
              valueFrom:
                configMapKeyRef:
                  key: DEMO_OAUTH_REDIRECT_URI
                  name: oauth-config
                  optional: true
          envFrom:
            - configMapRef:
                name: environment-config
            - configMapRef:
                name: service-api-config
          image: us-central1-docker.pkg.dev/bank-of-anthos-ci/bank-of-anthos/frontend:v0.6.7@sha256:6d92f3ce81a389738baf236477c6795831a0802c7a007697d7121f10eab9a2cc
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /ready
              port: 8080
            initialDelaySeconds: 60
            periodSeconds: 15
            timeoutSeconds: 30
          name: front
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /ready
              port: 8080
            initialDelaySeconds: 10
            periodSeconds: 5
            timeoutSeconds: 10
          resources:
            limits:
              cpu: 250m
              memory: 128Mi
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 64Mi
          securityContext:
            allowPrivilegeEscalation: false
            capabilities:
              drop:
                - all
            privileged: false
            readOnlyRootFilesystem: true
          volumeMounts:
            - mountPath: /tmp
              name: tmp
            - mountPath: /tmp/.ssh
              name: publickey
              readOnly: true
      securityContext:
        fsGroup: 1000
        runAsGroup: 1000
        runAsNonRoot: true
        runAsUser: 1000
      serviceAccountName: bank-of-anthos
      terminationGracePeriodSeconds: 5
      volumes:
        - emptyDir: {}
          name: tmp
        - name: publickey
          secret:
            items:
              - key: jwtRS256.key.pub
                path: publickey
            secretName: jwt-key

    Questo manifest per le frontend richieste di servizio 100m di CPU e 64Mi, e imposta limiti di 250m di CPU e 128Mi per pod.

    Quando esegui il deployment di un workload in un cluster Autopilot, GKE convalida la configurazione del workload rispetto ai valori minimi e massimi consentiti per la classe di computing o la configurazione hardware selezionata (ad esempio le GPU). Se le tue richieste sono inferiori al minimo, Autopilot modifica automaticamente la configurazione del workload per portare le richieste nell'intervallo consentito. Questi messaggi indicano che i limiti appropriati vengono assegnati automaticamente.

  4. Attendi che i pod siano pronti. Utilizza kubectl per controllare lo stato dei Pod:

    kubectl get pods

    La colonna STATUS cambia da Pending a ContainerCreating. Occorrono alcuni minuti prima che tutti i pod si trovino nello stato Running, come mostrato nell'output di esempio seguente:

    NAME                                  READY   STATUS    RESTARTS   AGE
accounts-db-6f589464bc-6r7b7          1/1     Running   0          99s
balancereader-797bf6d7c5-8xvp6        1/1     Running   0          99s
contacts-769c4fb556-25pg2             1/1     Running   0          98s
frontend-7c96b54f6b-zkdbz             1/1     Running   0          98s
ledger-db-5b78474d4f-p6xcb            1/1     Running   0          98s
ledgerwriter-84bf44b95d-65mqf         1/1     Running   0          97s
loadgenerator-559667b6ff-4zsvb        1/1     Running   0          97s
transactionhistory-5569754896-z94cn   1/1     Running   0          97s
userservice-78dc876bff-pdhtl          1/1     Running   0          96s

    Quando tutti i pod sono nello stato Running, continua con il passaggio successivo. Anche in questo caso, sono necessari alcuni minuti prima che tutti i pod raggiungano lo stato Running. È normale che alcuni pod segnalino uno stato READY di 0/1 finché Cymbal Bank non è pronto a gestire correttamente il traffico.

  5. Il servizio frontend espone un server HTTP per pubblicare il sito web di Cymbal Bank, incluse la pagina di accesso, la pagina di registrazione e la home page. Un oggetto Ingress definisce le regole per il routing del traffico HTTP(S) alle applicazioni in esecuzione in un cluster utilizzando un bilanciatore del carico HTTP(S). Google Cloud

    Ottieni l'indirizzo IP esterno dell'ingresso frontend:

    kubectl get ingress frontend | awk '{print $4}'

  6. In una finestra del browser web, apri l'indirizzo IP mostrato nell'output del comando kubectl get ingress per accedere alla tua istanza di Cymbal Bank.

    Le credenziali predefinite vengono compilate automaticamente, così puoi accedere all'app ed esplorare alcune transazioni e saldi di esempio. Non devi intraprendere azioni specifiche, se non confermare che Cymbal Bank venga eseguito correttamente. Potrebbe essere necessario un minuto o due prima che tutti i servizi comunichino correttamente e ti consentano di accedere.

Esplorare il deployment

Dopo aver creato un cluster GKE e aver eseguito il deployment dei carichi di lavoro, potresti dover modificare le impostazioni o esaminare il rendimento della tua applicazione. In questa sezione, imparerai a utilizzare la console Google Cloud per esaminare le risorse che fanno parte del tuo cluster e dell'applicazione di esempio Cymbal Bank.

Come introdotto durante la creazione del cluster, le funzionalità di GKE Enterprise si basano sull'idea del parco risorse: un raggruppamento logico di cluster Kubernetes che possono essere gestiti insieme. Ad esempio, potresti avere più cluster utilizzati da team diversi, contenere repliche di applicazioni in regioni diverse per motivi di latenza e affidabilità o segmentare i carichi di lavoro con requisiti di sicurezza diversi. Un parco risorse aiuta a organizzare gruppi di questi cluster correlati.

La panoramica di GKE Enterprise nella console Google Cloud fornisce una visione generale dell'intero parco risorse. Quando hai creato il cluster GKE, è stato registrato automaticamente nel parco risorse utilizzando il parametro --enable-fleet.

Per visualizzare le informazioni su GKE Enterprise e sul parco risorse, vai alla pagina Panoramica nella console Google Cloud :

Vai alla panoramica di GKE Enterprise

La pagina Panoramica mostra le seguenti informazioni:

  • Quanti cluster sono presenti nel tuo parco risorse e se sono integri.
  • L'utilizzo delle risorse del parco risorse, inclusi CPU, memoria e utilizzo del disco, aggregato per parco risorse e per cluster.
  • Eventuali problemi di sicurezza identificati per il tuo parco risorse, la copertura di Policy Controller a livello di parco risorse e lo stato di sincronizzazione dei pacchetti Config Sync. Aggiungerai Policy Controller e Config Sync al tuo cluster nei tutorial futuri di questa serie.

La pagina Cluster di GKE mostra tutti i cluster del tuo progetto. I cluster registrati in un parco risorse hanno il parco risorse elencato nella colonna Parco risorse.

Nelle sezioni seguenti, esamineremo più da vicino le risorse GKE di Cymbal Bank.

Cluster

In questo tutorial hai creato un cluster GKE e hai eseguito il deployment dei carichi di lavoro di Cymbal Bank.

  1. Nella pagina Google Kubernetes Engine della console Google Cloud , vai alla pagina Cluster.

    Vai alla pagina Cluster

  2. Fai clic sul cluster scalable-apps appena sottoposto a deployment. Nella pagina dei dettagli del cluster che si apre, puoi visualizzare i dettagli di base del cluster insieme alle configurazioni di rete e sicurezza del cluster. Puoi anche vedere quali funzionalità GKE sono abilitate in questo cluster nella sezione Funzionalità.

Osservabilità

Puoi visualizzare le metriche di base per l'integrità e il rendimento del tuo cluster. Nel prossimo tutorial di questa serie, abiliti Google Cloud Managed Service per Prometheus per un monitoraggio e un'osservabilità più granulari.

  1. Seleziona il cluster dalla pagina Cluster di Google Kubernetes Engine della consoleGoogle Cloud , poi vai alla scheda Osservabilità.

  2. Esamina alcuni grafici delle metriche per elementi come CPU e Memoria. Questa visualizzazione ti consente di monitorare le prestazioni delle diverse parti dei tuoi carichi di lavoro del cluster senza dover eseguire il deployment di funzionalità di monitoraggio aggiuntive.

  3. Per visualizzare i log trasmessi in streaming dal cluster, seleziona la scheda Log. Puoi filtrare in base alla gravità dei log o creare filtri personalizzati per visualizzare spazi dei nomi, servizi o pod specifici. Come per gli avvisi e gli eventi dei pod, questa visualizzazione aggregata dei log del cluster può aiutarti a eseguire il debug dei problemi rapidamente utilizzando la console Google Cloud .

    È normale visualizzare le voci di log quando viene eseguito il deployment iniziale di Cymbal Bank, in quanto alcuni servizi non possono ancora comunicare.

  4. Seleziona la scheda Errori app. Durante l'esecuzione dei workload, puoi visualizzare gli avvisi e gli eventi raccolti nella console Google Cloud . Questo approccio può aiutarti a eseguire il debug dei problemi senza dover connetterti singolarmente al cluster, ai nodi o ai pod.

    Anche in questo caso, è normale vedere eventi registrati quando viene eseguito il deployment iniziale di Cymbal Bank quando alcuni servizi non possono ancora comunicare.

Workload

La pagina GKE della console Google Cloud ha una sezione Workload che mostra una visualizzazione aggregata dei workload eseguiti su tutti i tuoi cluster GKE.

  1. Nella pagina Google Kubernetes Engine della console Google Cloud , vai alla pagina Carichi di lavoro.

    Vai alla pagina Carichi di lavoro

    La scheda Panoramica mostra un elenco di carichi di lavoro e spazi dei nomi del cluster GKE. Puoi filtrare per spazi dei nomi per vedere quali workload vengono eseguiti in ogni spazio dei nomi.

Servizi e ingress

La visualizzazione Servizi e Ingress mostra le risorse di servizio e Ingress del progetto. Un servizio espone un insieme di pod come servizio di rete con un endpoint, mentre una risorsa Ingress gestisce l'accesso esterno ai servizi in un cluster.

  1. Nella pagina Google Kubernetes Engine della console Google Cloud , vai alla pagina Gateway, servizi e Ingress.

    Vai alla pagina Gateway, servizi e Ingress

  2. Per trovare l'ingresso di Cymbal Bank, fai clic sulla scheda "Ingresso" e trova l'ingresso con il nome frontend. Un ingresso gestisce il traffico in entrata per la tua applicazione. Puoi visualizzare informazioni sul bilanciatore del carico, sulle porte e sugli endpoint esterni.

  3. Fai clic sull'indirizzo IP per l'ingresso frontend, ad esempio 198.51.100.143:80. Questo indirizzo apre l'interfaccia web di Cymbal Bank.

Esegui la pulizia

Il set di tutorial per Cymbal Bank è progettato per essere completato uno dopo l'altro. Man mano che avanzi nella serie di tutorial, acquisisci nuove competenze e utilizzi Google Cloud prodotti e servizi aggiuntivi.

Se vuoi fare una pausa prima di passare al tutorial successivo ed evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi per le risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che hai creato.

  1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

    Go to Manage resources

  2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
  3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Passaggi successivi

Scopri come monitorare i carichi di lavoro in GKE Enterprise utilizzando Google Cloud Managed Service per Prometheus e Cloud Monitoring nel tutorial successivo.