Memigrasikan VM monolit - Migrasi dan deployment

Penting: UI Migrate to Containers di Konsol Google Cloud, migctl, dan CRD yang menggunakan cluster pemrosesan untuk memigrasikan workload ke Google Cloud kini tidak digunakan lagi. Dukungan bagi pengguna lama hingga Mei 2024, setelah itu tidak akan tersedia lagi. Jika Anda baru menggunakan Migrate to Containers, gunakan CLI Migrate to Containers untuk melakukan migrasi di mesin lokal. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Bermigrasi ke arsitektur CLI Container.

Setelah menyiapkan cluster pemrosesan dan Migrate to Containers yang sudah diinstal, Anda siap untuk melakukan migrasi. Pertama, Anda perlu menambahkan sumber migrasi yang relevan untuk cluster pemrosesan serta membuat rencana migrasi untuk VM. Setelah meninjau dan menyesuaikan rencana dengan kebutuhan, Anda dapat membuat dan men-deploy artefak Kubernetes ke cluster GKE tempat aplikasi Anda lainnya sudah berjalan.

Tujuan

Di akhir tutorial ini, Anda akan mempelajari cara:

• Tambahkan sumber migrasi.
• Buat rencana migrasi dari workload VM Anda.
• Tinjau dan sesuaikan rencana migrasi.
• Membuat dan men-deploy artefak migrasi ke cluster GKE Anda.

Sebelum memulai

Tutorial ini adalah tindak lanjut dari tutorial Penemuan dan penilaian. Sebelum memulai tutorial ini, ikuti petunjuk di halaman tersebut untuk menjalankan alat penemuan pada VM monolit dan membuat cluster pemrosesan Anda.

Menghentikan VM monolit

Sebelum melakukan migrasi, Anda harus menghentikan VM monolit untuk menghindari gangguan yang tidak disengaja atau kerusakan data yang dapat terjadi jika data bergerak selama proses migrasi.

Catatan: Di lingkungan produksi, Anda dapat memutuskan untuk menjadwalkan periode nonaktif yang direncanakan untuk pengguna, atau memigrasikan duplikat VM yang tidak digunakan dalam produksi.

1. Di konsol Google Cloud, buka halaman VM instances.

   Buka halaman VM instances

2. Pilih kotak centang di ujung kiri baris untuk VM ledgermonolith-service.

3. Di bagian atas halaman, klik tombol Stop untuk menghentikan VM.

4. Tunggu hingga VM berhenti sepenuhnya. Proses ini mungkin perlu waktu 1-2 menit.

Memigrasikan VM

Sebelum memigrasikan VM, Anda harus membuat sumber migrasi yang mewakili platform sumber (Compute Engine atau VMWare).

Tambahkan sumber

1. Buka halaman Migrate to Containers di Konsol Google Cloud.

   Buka halaman Migrate to Containers

2. Di tab Sumber & kandidat, klik Tambahkan sumber.

3. Di bagian Pilih cluster pemrosesan, pilih cluster pemrosesan migrasi dari daftar dropdown, lalu klik Berikutnya.

4. Tentukan Name sumber sebagai ledgermonolith-source.

5. Setel Source type ke Compute Engine, lalu klik Next.

6. Pastikan project yang tepat dipilih sebagai project sumber.

7. Buat akun layanan yang memungkinkan Anda menggunakan Compute Engine sebagai sumber migrasi dengan memilih Create a new service account.

8. Klik Lanjutkan lalu Tambahkan sumber.

Buat migrasi

1. Buka halaman Migrate to Containers di Konsol Google Cloud.

   Buka halaman Migrate to Containers

2. Pada tab Migrasi, klik Buat migrasi.

3. Tetapkan Migration name sebagai ledgermonolith-migration.

4. Pilih sumber migrasi yang Anda buat di langkah sebelumnya: ledgermonolith-source.

5. Setel Workload type ke Linux system container.

6. Setel Nama instance sumber ke ledgermonolith-service.

7. Klik Buat migrasi. Proses ini mungkin perlu waktu 1-2 menit.

   Setelah migrasi selesai, kolom Status akan menampilkan Paket migrasi yang dibuat.

8. Di tabel, klik Nama migrasi Anda,ledgermonolith-migration untuk membuka halaman detail.

9. Di tab Data configuration, buat volume baru untuk memigrasikan database PostgreSQL VM, /var/lib/postgresql. Konfigurasi akan terlihat seperti ini:

   volumes:
    - deploymentPvcName: ledgermonolith-db
      folders:
     # Folders to include in the data volume, e.g. "/var/lib/postgresql"
     # Included folders contain data and state, and therefore are automatically excluded from a generated container image
      - /var/lib/postgresql
      newPvc:
        spec:
          accessModes:
          - ReadWriteOnce
          resources:
            requests:
              storage: 10G
   

   Tindakan ini akan memastikan bahwa Anda mempertahankan database selama migrasi. Klik Save.

10. Di tab Migration plan, di bagian deployment, pastikan layanan Anda memiliki nama ledgermonolith-service, port 8080, dan protokol TCP. Objek akan terlihat seperti ini:

    ...
    endpoints:
      - name: ledgermonolith-service
        port: 8080
        protocol: TCP
    ...
    

11. Klik Simpan dan buat artefak untuk memulai proses migrasi. Proses ini akan memerlukan waktu sekitar 7-8 menit.

    Artefak yang dibuat oleh Migrate to Containers untuk VM ini adalah:

    • Image Docker proses VM.
    • StatefulSet dan Service untuk menjalankan proses yang baru dimigrasikan.
    • Namespace dan DaemonSet untuk menampung runtime container.
    • PersistentVolumeClaim dan PersistentVolume untuk menyimpan database PostgreSQL.

Men-deploy beban kerja yang dimigrasikan

Di bagian sebelumnya, Anda telah berhasil memigrasikan VM monolit ke sekumpulan resource Kubernetes yang dapat di-deploy dalam sebuah cluster. Anda kini dapat men-deploy resource ini ke cluster Bank of Anthos, mengonfigurasi ulang aplikasi agar dapat berkomunikasi dengan endpoint yang tepat untuk layanan buku besar yang baru dimigrasikan, dan memverifikasi bahwa semuanya berfungsi.

1. Setelah artefak migrasi dibuat, Anda dapat terhubung ke cluster pemrosesan dan mendownload artefak ke lingkungan Cloud Shell Anda.

   gcloud container clusters get-credentials migration-processing --zone COMPUTE_ZONE --project PROJECT_ID
   cd ${HOME}/bank-of-anthos/src/ledgermonolith/
   migctl migration get-artifacts ledgermonolith-migration
   

2. Hubungkan ke cluster Bank of Anthos dan deploy resource Kubernetes yang dihasilkan. Selain itu, instal runtime container menggunakan migctl agar cluster Anda dapat menjalankan Pod yang baru dimigrasikan.

   gcloud container clusters get-credentials boa-cluster --zone COMPUTE_ZONE --project=PROJECT_ID
   migctl setup install --runtime
   kubectl apply -f ${HOME}/bank-of-anthos/src/ledgermonolith/deployment_spec.yaml
   

   Fetching cluster endpoint and auth data.
   kubeconfig entry generated for boa-cluster.
   
   applying resources to the cluster
   namespace/v2k-system created
   daemonset.apps/runtime-deploy-node created
   
   statefulset.apps/ledgermonolith-service created
   service/ledgermonolith-service-java created
   persistentvolumeclaim/data-pvc-0-4e1b2e0e-021f-422a-8319-6da201a960e5 created
   persistentvolume/pvc-4d41e0f2-569e-415d-87d9-019490f18b1c created
   

3. Edit ConfigMap yang berisi host buku besar agar mengarah ke Pod Kubernetes baru Anda, bukan VM monolit buku besar yang tidak lagi beroperasi.

   sed -i 's/'.c.PROJECT_ID.internal'//g' ${HOME}/bank-of-anthos/src/ledgermonolith/config.yaml
   kubectl apply -f ${HOME}/bank-of-anthos/src/ledgermonolith/config.yaml
   

4. Hapus semua Pod untuk membuatnya kembali dengan konfigurasi baru Anda.

   kubectl delete pods --all
   

   Anda dapat melihat status Pod menggunakan perintah berikut:

   kubectl get pods
   

   Mungkin perlu waktu beberapa menit hingga semua Pod aktif dan berjalan.

   NAME                           READY   STATUS    RESTARTS   AGE
   accounts-db-0                  1/1     Running   0          5m43s
   contacts-d5dcdc87c-jbrhf       1/1     Running   0          5m44s
   frontend-5768bd978-xdvpl       1/1     Running   0          5m44s
   ledgermonolith-service-0       1/1     Running   0          5m44s
   loadgenerator-8485dfd-582xv    1/1     Running   0          5m44s
   userservice-8477dfcb46-rzw7z   1/1     Running   0          5m43s
   

5. Setelah semua Pod ditetapkan ke Running, Anda dapat menemukan alamat IP eksternal LoadBalancer frontend.

   kubectl get service frontend
   

   NAME       TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP     PORT(S)        AGE
   frontend   LoadBalancer   10.79.248.161   ##.##.##.##.    80:31304/TCP   46m
   

6. Buka browser dan kunjungi halaman web di alamat IP eksternal yang ada di atas (pastikan untuk menggunakan HTTP, bukan HTTPS).

   http://EXTERNAL_IP
   

   Anda seharusnya dapat login dengan kredensial default dan melihat transaksi. Transaksi yang Anda lihat berasal dari monolit buku besar yang kini telah dimigrasikan ke container Kubernetes.

   

Langkah selanjutnya

Setelah mempelajari cara membuat dan menyesuaikan rencana migrasi dari workload VM Anda, serta melakukan migrasi VM ke artefak dalam container, Anda dapat melanjutkan ke bagian tutorial berikutnya, Pengoptimalan.

Jika mengakhiri tutorial di sini, jangan lupa untuk membersihkan project dan resource Google Cloud.

Pembersihan

Untuk menghindari tagihan Google Cloud yang tidak perlu, Anda harus menghapus resource yang digunakan untuk tutorial ini segera setelah Anda selesai menggunakannya. Referensi tersebut adalah:

• Cluster GKE boa-cluster
• Cluster GKE migration-processing
• VM Compute Engine ledgermonolith-service

Anda dapat menghapus resource ini secara manual, atau ikuti langkah-langkah di bawah ini untuk menghapus project, yang juga akan menghapus semua resource.

Perhatian: Menghapus project memiliki efek berikut:

• Semua hal dalam project akan dihapus. Jika menggunakan project yang sudah ada untuk tugas dalam dokumen ini, saat Anda menghapusnya, pekerjaan lain yang telah Anda lakukan dalam project tersebut juga akan terhapus.
• Project ID kustom hilang. Saat membuat project ini, Anda mungkin telah membuat project ID kustom yang ingin digunakan di masa mendatang. Untuk mempertahankan URL yang menggunakan project ID, seperti URL appspot.com, hapus resource yang dipilih di dalam project, bukan menghapus seluruh project.

Jika Anda berencana mempelajari berbagai arsitektur, tutorial, atau panduan memulai, menggunakan kembali project dapat membantu agar Anda tidak melampaui batas kuota project.

Di konsol Google Cloud, buka halaman Manage resource.

Buka Manage resource

Pada daftar project, pilih project yang ingin Anda hapus, lalu klik Delete.

Pada dialog, ketik project ID, lalu klik Shut down untuk menghapus project.

Langkah selanjutnya

• Pelajari pengoptimalan (Hari ke-2).