Migrer une VM monolithique – Détection et évaluation

Avant de pouvoir migrer des charges de travail de VM à l'aide de Migrate for Anthos and GKE, vous devez d'abord vérifier que les charges de travail sont adaptées à la migration. Vous découvrirez comment évaluer rapidement cette compatibilité à l'aide d'outils de détection. Vous vous préparerez aussi à la phase de migration en créant un cluster de traitement sur lequel vous installerez Migrate for Anthos and GKE.

Objectifs

À la fin de ce tutoriel, vous aurez appris à :

déterminer si votre charge de travail est adaptée à la migration en exécutant l'outil de détection Linux ;
créer un cluster de traitement spécifique à votre migration ;
installer Migrate for Anthos and GKE.

Avant de commencer

Ce tutoriel fait suite au tutoriel Présentation et configuration. Avant de commencer ce tutoriel, suivez les instructions de cette page pour configurer votre projet et déployer Bank of Anthos.

Utiliser les outils de détection

Dans cette section, vous allez apprendre à utiliser les outils de la CLI de migration pour collecter des informations sur votre VM monolithique et déterminer si celle-ci est adaptée à la migration à l'aide de Migrate for Anthos and GKE.

En utilisant Cloud Shell, créez une session SSH dans votre VM monolithique de registre. Si une phrase secrète vous est demandée, laissez-la vide en appuyant sur la touche Entrée.
```
gcloud compute ssh ledgermonolith-service --tunnel-through-iap
```
Créez un répertoire pour le script collecté et l'outil d'analyse de l'outil de détection Linux.
```
mkdir m4a && cd m4a
```

Téléchargez le script collecté sur la VM et rendez-le exécutable.

curl -O "https://mfit-release.storage.googleapis.com/1.11.0/mfit-linux-collect.sh"
chmod +x mfit-linux-collect.sh

Téléchargez l'outil d'analyse, mfit, sur la VM et rendez-le exécutable.

curl -O "https://mfit-release.storage.googleapis.com/1.11.0/mfit"
chmod +x mfit

Exécutez le script collecté sur la VM.
```
sudo ./mfit-linux-collect.sh
```
Le script collecté génère une archive TAR nommée m4a-collect-ledgermonolith-service-TIMESTAMP.tar et l'enregistre dans le répertoire actuel. L'horodatage est au format YYYY-MM-DD-hh-mm.
Exécutez l'outil d'analyse pour importer l'archive, évaluer la VM et générer un rapport.
```
./mfit assess sample m4a-collect-ledgermonolith-service-TIMESTAMP.tar --format json > ledgermonolith-mfit-report.json
```
L'outil d'analyse génère un fichier JSON nommé analysis-report-<timestamp>.json et l'enregistre dans le répertoire actuel.
Quittez la session SSH.
```
exit
```
Pour afficher le résultat de l'outil de détection de la migration, vous devez d'abord copier le rapport de synthèse de la VM dans votre environnement Cloud Shell.
```
gcloud compute scp --tunnel-through-iap \
  ledgermonolith-service:~/m4a/ledgermonolith-mfit-report.json ${HOME}/
```
Téléchargez le rapport d'analyse sur votre ordinateur local.
```
cloudshell download ${HOME}/ledgermonolith-mfit-report.json
```
Ouvrez la page Migrate for Anthos and GKE dans Cloud Console.

Accéder à la page Migrate for Anthos and GKE
Dans l'onglet Évaluation de l'adéquation, cliquez sur Parcourir, puis sélectionnez le rapport JSON que vous venez de télécharger sur votre ordinateur local.
Cliquez sur Ouvrir. Cela va lire le rapport et générer les résultats dans un format lisible. Remarquez que votre VM ledgermonolith-service figure dans la liste des VM évaluées.
Ouvrez le rapport détaillé de votre VM en cliquant sur son nom.

Le résultat d'adéquation de la VM doit indiquer Effort mineur requis avec une suggestion supplémentaire, en raison de la base de données intégrée qui se trouve dans la VM. Tout le reste semble correct.

Créer un cluster de traitement

À l'étape suivante, vous allez créer le cluster GKE utilisé comme cluster de traitement. C'est dans ce cluster que vous installez Migrate for Anthos and GKE, et que vous exécutez la migration. Vous utilisez à dessein un cluster différent de celui sur lequel Bank of Anthos s'exécute, pour ne pas perturber ses services. Une fois la migration terminée, vous pouvez supprimer ce cluster de traitement en toute sécurité.

Créez un nouveau cluster Kubernetes à utiliser comme cluster de traitement.

gcloud container clusters create migration-processing \
  --project=PROJECT_ID --zone=COMPUTE_ZONE --machine-type e2-standard-4 \
  --image-type ubuntu --num-nodes 1 \
  --subnetwork default --scopes "https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform" \
  --addons HorizontalPodAutoscaling,HttpLoadBalancing

Ouvrez la page Migrate for Anthos and GKE dans Cloud Console.

Accéder à la page Migrate for Anthos and GKE
Dans l'onglet Clusters de traitement, cliquez sur Ajouter un cluster de traitement.
Sélectionnez Linux comme type de charges de travail, puis cliquez sur Suivant.
Dans la liste déroulante, sélectionnez le cluster que vous avez créé ci-dessus, migration-processing, puis cliquez sur Suivant.
Exécutez chacune des commandes dans Cloud Shell pour :
- Créez un compte de service permettant à Migrate for Anthos and GKE d'accéder à Container Registry et à Cloud Storage.
- Installez les composants Migrate for Anthos and GKE.
Remarque : Vous êtes invité à autoriser Cloud Shell lorsque vous exécutez la première commande.
Exécutez la dernière commande Cloud Shell pour surveiller l'état de l'installation.

Avant la fin de l'installation, un message tel que le suivant peut s'afficher. Dans ce cas, attendez quelques minutes que l'installation se termine avant d'exécuter à nouveau migctl doctor.
```
[!] Deployment
   validation job is in-progress
```
Dans l'exemple de résultat suivant, la coche indique que le déploiement de Migrate for Anthos and GKE a été correctement effectué.
```
[✓] Deployment
[✓] Docker Registry
[✓] Artifacts Repository
[✗] Source Status
   No source was configured. Use 'migctl source create' to define one.
[!] Default storage class
```
Remarque : Il est normal que Source Status affiche [✗] tant que vous n'avez pas défini votre première source de migration.
Sélectionnez OK une fois l'installation réussie.

Étapes suivantes

Maintenant que vous avez appris à utiliser les outils de détection de migration pour déterminer si votre VM est adaptée à la migration à l'aide de Migrate for Anthos and GKE, et que vous avez créé le cluster de traitement en vue de la migration, vous pouvez passez à la section suivante du tutoriel : Migration et déploiement.

Si vous terminez le tutoriel après cette section, n'oubliez pas de nettoyer votre projet et vos ressources Google Cloud.

Nettoyer

Pour éviter des frais Google Cloud inutiles, vous devez supprimer les ressources utilisées pour ce tutoriel dès que vous avez terminé. Voici les ressources :

Le cluster GKE boa-cluster
Le cluster GKE migration-processing
La VM Compute Engine ledgermonolith-service

Vous pouvez supprimer ces ressources manuellement ou suivre les étapes ci-dessous afin de supprimer votre projet, ce qui supprimera également toutes les ressources associées.

Attention : La suppression d'un projet aura les effets suivants :

Tout le contenu du projet est supprimé. Si vous avez utilisé un projet existant pour les tâches de ce document, lorsque vous le supprimez, vous supprimez également tout autre travail effectué dans le projet.
Les ID de projets personnalisés sont perdus. Lorsque vous avez créé ce projet, vous avez peut-être créé un ID de projet personnalisé que vous souhaitez utiliser à l'avenir. Pour conserver les URL qui utilisent l'ID de projet, telle qu'une URL appspot.com, supprimez les ressources sélectionnées dans le projet au lieu de supprimer l'ensemble du projet.

Si vous envisagez d'explorer plusieurs architectures, tutoriels et guides de démarrage rapide, réutiliser des projets peut vous aider à ne pas dépasser les limites de quotas des projets.

Dans la console Google Cloud, accédez à la page Gérer les ressources.

Accéder à la page Gérer les ressources

Dans la liste des projets, sélectionnez le projet que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur Supprimer.

Dans la boîte de dialogue, saisissez l'ID du projet, puis cliquez sur Arrêter pour supprimer le projet.