モノリス VM の移行 - 調査と評価

重要: Google Cloud コンソールの Migrate to Containers UI、migctl、処理クラスタを使用してワークロードを Google Cloud に移行する CRD は非推奨になりました。2024 年 5 月まではサポートが提供されますが、それ以降は利用できなくなります。Migrate to Containers をまだ使用していない場合は、Migrate to Containers CLI を使用してローカルマシンで移行を実施してください。詳細については、Migrate to Containers CLI のアーキテクチャをご覧ください。

Migrate to Containers を使用して VM ワークロードを移行する前に、まず、ワークロードが移行に適していることを確認する必要があります。調査ツールを使用して、適合性をすばやく評価する方法を学習します。また、Migrate to Containers をインストールする処理クラスタを作成して、移行フェーズの準備も行います。

目標

このチュートリアルでは、次の内容を学習します。

• Linux 検出ツールを使用して、移行するワークロードを評価する。
• 移行環境に固有の処理クラスタを作成する。
• Migrate to Containers をインストールする。

始める前に

このチュートリアルは、概要と設定チュートリアルのフォローアップです。チュートリアルを始める前に、このページの手順に沿ってプロジェクトを設定し、Bank of Anthos をデプロイしてください。

調査ツールを使用する

このセクションでは、移行 CLI ツールを使用して移行候補のモノリス VM に関する情報を収集し、その VM が Migrate to Containers を使用した移行に適しているかどうかを調査する方法を学習します。

1. 引き続き Cloud Shell を使用して、VM への SSH セッションを確立します。パスフレーズを求められたら、何も入力せずに Enter キーを押します。

   gcloud compute ssh ledgermonolith-service --tunnel-through-iap --project=PROJECT_ID
   

2. Linux 検出ツールのゲスト収集スクリプトと分析ツール用のディレクトリを作成します。

   mkdir m2c && cd m2c
   

3. 移行センターのディスカバリー クライアント CLI の最新バージョンを環境変数に保存します。

   MCDC_VERSION=$(curl -s https://mcdc-release.storage.googleapis.com/latest)
   

4. ゲスト収集スクリプトを VM にダウンロードして実行可能にします。

   curl -O "https://mcdc-release.storage.googleapis.com/${MCDC_VERSION}/mcdc-linux-collect.sh"
   chmod +x mcdc-linux-collect.sh
   

5. mcdc CLI を VM にダウンロードして実行可能にします。

   curl -O "https://mcdc-release.storage.googleapis.com/${MCDC_VERSION}/mcdc"
   chmod +x mcdc
   

6. VM でゲスト収集スクリプトを実行します。

   sudo ./mcdc-linux-collect.sh
   

   ゲスト収集スクリプトは、mcdc-collect-ledgermonolith-service-TIMESTAMP.tar という名前の TAR アーカイブを生成し、現在のディレクトリに保存します。タイムスタンプの形式は YYYY-MM-DD-hh-mm です。

7. 分析ツールを実行してアーカイブをインポートし、VM を評価してレポートを生成します。

   ./mcdc report sample mcdc-collect-ledgermonolith-service-TIMESTAMP.tar --format json > ledgermonolith-mcdc-report.json
   

   このコマンドで、ledgermonolith-mcdc-report.json という名前のオフライン評価レポートを含む JSON ファイルが現在のディレクトリに保存されます。

8. SSH セッションを終了します。

   exit
   

9. 移行調査ツールの出力を表示するには、まず、VM から Cloud Shell 環境に結果の分析レポートをコピーします。

   gcloud compute scp --tunnel-through-iap \
     ledgermonolith-service:~/m2c/ledgermonolith-mcdc-report.json ${HOME}/
   

10. 分析レポートをローカルマシンにダウンロードします。

    cloudshell download ${HOME}/ledgermonolith-mcdc-report.json
    

11. Google Cloud コンソールで [Migrate to Containers] ページを開きます。

    [Migrate to Containers] ページに移動

12. [適合性評価レポートを開く] をクリックし、[参照] をクリックして、ローカルマシンにダウンロードした JSON レポートを選択します。

13. [開く] をクリックします。コンソールでは、レポートが処理され、結果が読み取り可能な形式で生成されます。評価済みの VM のリストに VM があることを確認します。

14. レポート名をクリックして、レポートの詳細を開きます。

    VM の適合性の結果が「非常に適した用途」になっている必要があります。

処理クラスタを作成する

次の手順では、処理クラスタとして使用される GKE クラスタを作成します。このクラスタで Migrate to Containers をインストールし、移行を実施します。Bank of Anthos の実行中にサービスが中断しないように、Bank of Anthos が実行されているクラスタと同じクラスタは使用していません。移行が正常に完了したら、この処理クラスタを安全に削除できます。

1. 処理クラスタとして使用する新しい Kubernetes クラスタを作成します。

   注: VM の作成時に指定したゾーンと同じゾーンを指定してください。

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

2. Google Cloud コンソールで [Migrate to Containers] ページを開きます。

   [Migrate to Containers] に移動

3. [処理中のクラスタ] タブで [処理クラスタを追加] をクリックします。

4. ワークロード タイプとして Linux を選択し、[次へ] をクリックします。

5. 前の手順で作成したクラスタを選択します。プルダウン リストから migration-processing を選択してから、[次へ] をクリックします。

6. [構成] セクションでデフォルト値をそのままにして、[次へ] をクリックします。

7. [サービス アカウント] セクションで、[サービス アカウントを新規作成] が選択されていることを確認します。

8. [サービス アカウント名] フィールドに「tutorial-sa1」と入力します。

9. [続行] をクリックして [デプロイ] をクリックします。

   処理クラスタの設定が完了するまで数分かかります。

クリーンアップ

Google Cloud で不要な課金を避けるため、作業が終了したら、このチュートリアルで使用したリソースを削除してください。このようなリソースとしては、次のものがあります。

• boa-cluster GKE クラスタ
• migration-processing GKE クラスタ
• ledgermonolith-service Compute Engine VM
• tutorial-sa1 サービス アカウント

これらのリソースを手動で削除するか、以下の手順でプロジェクトを削除してすべてのリソースを削除できます。

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

• プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
• カスタム プロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタム プロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

Google Cloud コンソールで、[リソースの管理] ページに移動します。

[リソースの管理] に移動

プロジェクト リストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。

ダイアログでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックしてプロジェクトを削除します。

次のステップ

ここでは、移行検出ツールを使って、VM を評価する方法を学び、処理クラスタを作成しました。チュートリアルの次のセクション、移行とデプロイに進みます。

チュートリアルをここで終了する場合は、Google Cloud のプロジェクトとリソースを忘れずにクリーンアップしてください。