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Kf 빠른 시작

이 빠른 시작에서는 GKE 클러스터를 설정하고, Kf 및 해당 종속 항목을 설치한 후 샘플 Cloud Foundry 앱을 배포합니다.

시작하기 전에

개요

GKE 클러스터는 다음 요구사항을 충족해야 합니다.
- 선택사항이지만 클러스터를 Kf 전용으로 사용하는 것이 좋습니다. 호환성 매트릭스가 유지되도록 Kf 및 종속 항목만 설치하는 것이 좋습니다.
- 최소 4개 이상의 노드. 노드를 추가해야 하는 경우 클러스터 크기 조절을 참조하세요.
- vCPU가 4개 이상 있는 최소 머신 유형(예: e2-standard-4). 클러스터의 머신 유형에 4개 미만의 vCPU가 있으면 여러 머신 유형에 워크로드 마이그레이션에 설명된 대로 머신 유형을 변경합니다.
- 선택사항이지만 출시 채널에 클러스터를 등록하는 것이 좋습니다. 정적 GKE 버전이 있는 경우 출시 채널에 기존 클러스터 등록의 안내를 따릅니다.
- 워크로드 아이덴티티 사용 설정
- Artifact Registry 사용 설정
- Cloud Service Mesh(ASM)
- Tekton이 설치되었습니다. 버전은 종속 항목 매트릭스를 참조하세요.
- 다음 IAM 정책을 가진 Google 서비스 계정(만드는 절차는 아래에 링크):
  - roles/iam.serviceAccountAdmin
  - serviceAccount:${CLUSTER_PROJECT}.svc.id.goog[kf/controller](회원 serviceAccount:${CLUSTER_PROJECT}.svc.id.goog[kf/controller]용)

삭제 섹션에는 클러스터 삭제 방법이 나와 있습니다.

Compute Engine 지원 사용 설정

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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Compute Engine API를 사용 설정합니다.
API 사용 설정

GKE 사용 설정 및 구성

시작하기 전에 다음 태스크를 수행했는지 확인합니다.

Google Kubernetes Engine API를 사용 설정합니다.

Google Kubernetes Engine API 사용 설정

이 태스크에 Google Cloud CLI를 사용하려면 gcloud CLI를 설치한 후 초기화하세요. 이전에 gcloud CLI를 설치한 경우 gcloud components update를 실행하여 최신 버전을 가져옵니다.
참고: 기존 gcloud CLI 설치의 경우 compute/region 및 compute/zone 속성을 설정해야 합니다. 기본 위치를 설정하면 gcloud CLI에서 One of [--zone, --region] must be supplied: Please specify location과 같은 오류를 방지할 수 있습니다.

새 GKE 클러스터 만들기 및 준비하기

환경 변수 설정

Linux

export PROJECT_ID=YOUR_PROJECT_ID
export CLUSTER_PROJECT_ID=YOUR_PROJECT_ID
export CLUSTER_NAME=kf-cluster
export COMPUTE_ZONE=us-central1-a
export COMPUTE_REGION=us-central1
export CLUSTER_LOCATION=${COMPUTE_ZONE}
export NODE_COUNT=4
export MACHINE_TYPE=e2-standard-4
export NETWORK=default
export KF_VERSION=v2.2.0
export TEKTON_VERSION=v0.19.0

Windows Powershell

Set-Variable -Name PROJECT_ID -Value YOUR_PROJECT_ID
Set-Variable -Name CLUSTER_PROJECT_ID -Value YOUR_PROJECT_ID
Set-Variable -Name CLUSTER_NAME -Value kf-cluster
Set-Variable -Name COMPUTE_ZONE -Value us-central1-a
Set-Variable -Name COMPUTE_REGION -Value us-central1
Set-Variable -Name CLUSTER_LOCATION -Value $COMPUTE_ZONE
Set-Variable -Name NODE_COUNT -Value 4
Set-Variable -Name MACHINE_TYPE -Value e2-standard-4
Set-Variable -Name NETWORK -Value default
Set-Variable -Name KF_VERSION -Value v2.2.0
Set-Variable -Name TEKTON_VERSION -Value v0.19.0

서비스 계정 설정

워크로드 아이덴티티를 통해 Kubernetes 서비스 계정과 연결할 GCP 서비스 계정(GSA)을 만듭니다. 이렇게 하면 서비스 계정 키를 만들고 삽입할 필요가 없습니다.

Kf에서 사용할 서비스 계정을 만듭니다.

gcloud iam service-accounts create ${CLUSTER_NAME}-sa \
  --project=${CLUSTER_PROJECT_ID} \
  --description="GSA for Kf ${CLUSTER_NAME}" \
  --display-name="${CLUSTER_NAME}"

서비스 계정이 자체 정책을 수정할 수 있도록 허용합니다. Kf 컨트롤러는 이를 사용하여 새(이름) 공간을 정책에 추가하여 워크로드 아이덴티티에 재사용하도록 허용합니다.

gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding ${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com \
  --project=${CLUSTER_PROJECT_ID} \
  --role="roles/iam.serviceAccountAdmin" \
  --member="serviceAccount:${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com"

모니터링 측정항목 역할에 Cloud Monitoring에 대한 쓰기 액세스 권한을 부여합니다.

gcloud projects add-iam-policy-binding ${CLUSTER_PROJECT_ID} \
  --member="serviceAccount:${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/monitoring.metricWriter"

로깅 역할에 Cloud Logging에 대한 쓰기 액세스 권한을 부여합니다.

gcloud projects add-iam-policy-binding ${CLUSTER_PROJECT_ID} \
  --member="serviceAccount:${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/logging.logWriter"

GKE 클러스터 만들기

gcloud container clusters create ${CLUSTER_NAME} \
  --project=${CLUSTER_PROJECT_ID} \
  --zone=${CLUSTER_LOCATION} \
  --num-nodes=${NODE_COUNT} \
  --machine-type=${MACHINE_TYPE} \
  --network=${NETWORK} \
  --addons=HttpLoadBalancing,HorizontalPodAutoscaling,NetworkPolicy \
  --enable-stackdriver-kubernetes \
  --enable-ip-alias \
  --enable-network-policy \
  --enable-autorepair \
  --enable-autoupgrade \
  --scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform \
  --release-channel=regular \
  --workload-pool="${CLUSTER_PROJECT_ID}.svc.id.goog" \
  --service-account="${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com"

방화벽 규칙 설정

Kf를 사용하려면 일부 방화벽 포트를 열어야 합니다. 마스터 노드는 포트 80, 443, 8080, 8443, 6443의 포드와 통신할 수 있어야 합니다.

워크로드 아이덴티티 사용 설정

이제 서비스 계정과 GKE 클러스터가 준비되었으므로 클러스터의 ID 네임스페이스를 클러스터에 연결합니다.

gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding \
  "${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
  --project=${CLUSTER_PROJECT_ID} \
  --role="roles/iam.workloadIdentityUser" \
  --member="serviceAccount:${CLUSTER_PROJECT_ID}.svc.id.goog[kf/controller]"

타겟 GKE 클러스터

다음 명령어를 실행하여 kubectl 명령줄 액세스를 구성합니다.

gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_NAME} \
    --project=${CLUSTER_PROJECT_ID} \
    --zone=${CLUSTER_LOCATION}

Artifact Registry 저장소 만들기

저장할 컨테이너 이미지를 위한 Artifact Registry를 만듭니다.

gcloud artifacts repositories create ${CLUSTER_NAME} \
  --repository-format=docker \
  --location=${COMPUTE_REGION}

Artifact Registry 저장소에 서비스 계정 권한을 부여합니다.

gcloud artifacts repositories add-iam-policy-binding ${CLUSTER_NAME} \
  --location=${COMPUTE_REGION} \
  --member="serviceAccount:${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
  --role='roles/artifactregistry.writer'

로컬 인증을 구성합니다.

gcloud auth configure-docker ${COMPUTE_REGION}-docker.pkg.dev

클러스터에 소프트웨어 종속 항목 설치

서비스 메시를 설치합니다.

참고: 올바른 버전은 종속 항목 매트릭스를 참조하세요.

Tekton 설치:

kubectl apply -f "https://github.com/tektoncd/pipeline/releases/download/${TEKTON_VERSION}/release.yaml"

Kf 설치

Kf를 실행할 준비가 된 클러스터를 만들려면 Kf용 GKE 클러스터 만들기 및 준비하기를 참조하세요.
원하는 Kf 출시 버전을 선택하고 기록합니다. 사용 가능한 버전은 Kf 다운로드 페이지를 참조하세요.

참고: 이 가이드의 많은 명령어는 이들 환경 변수의 영향을 받습니다. 셸 환경에서 연결 해제했다가 나중에 다시 연결하는 경우 변수를 다시 설정해야 합니다.

CLI 설치:

Linux

시스템의 모든 사용자에게 kf가 설치됩니다. Cloud Shell 탭의 안내에 따라 직접 설치합니다.

gcloud storage cp gs://kf-releases/${KF_VERSION}/kf-linux /tmp/kf
chmod a+x /tmp/kf
sudo mv /tmp/kf /usr/local/bin/kf

Mac

시스템의 모든 사용자에게 kf가 설치됩니다.

gcloud storage cp gs://kf-releases/${KF_VERSION}/kf-darwin /tmp/kf
chmod a+x /tmp/kf
sudo mv /tmp/kf /usr/local/bin/kf

Cloud Shell

bash를 사용하면 Cloud Shell 인스턴스에 kf가 설치됩니다. 다른 셸에서 안내를 수정해야 할 수도 있습니다.

mkdir -p ~/bin
gcloud storage cp gs://kf-releases/${KF_VERSION}/kf-linux ~/bin/kf
chmod a+x ~/bin/kf
echo "export PATH=$HOME/bin:$PATH" >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

Windows

현재 디렉터리에 kf가 다운로드됩니다. 현재 디렉터리 이외의 다른 곳에서 호출하려는 경우 경로에 추가합니다.

gcloud storage cp gs://kf-releases/${KF_VERSION}/kf-windows.exe kf.exe

서버 구성요소 설치:

Linux 및 Mac

현재 디렉터리에 kf.yaml이 다운로드됩니다.

gcloud storage cp gs://kf-releases/${KF_VERSION}/kf.yaml /tmp/kf.yaml
kubectl apply -f /tmp/kf.yaml

Windows

현재 디렉터리에 kf.yaml이 다운로드됩니다.

gcloud storage cp gs://kf-releases/${KF_VERSION}/kf.yaml kf.yaml
kubectl apply -f kf.yaml

보안 비밀 설정:

export WI_ANNOTATION=iam.gke.io/gcp-service-account=${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com

kubectl annotate serviceaccount controller ${WI_ANNOTATION} \
--namespace kf \
--overwrite

echo "{\"apiVersion\":\"v1\",\"kind\":\"ConfigMap\",\"metadata\":{\"name\":\"config-secrets\", \"namespace\":\"kf\"},\"data\":{\"wi.googleServiceAccount\":\"${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com\"}}" | kubectl apply -f -

Kf 기본값을 설정합니다. 이 값은 나중에 변경할 수 있습니다. 아래 예시에서는 와일드 카드 DNS 제공업체와 함께 도메인 템플릿을 사용하여 각 공간에 고유 도메인 이름을 제공합니다.

export CONTAINER_REGISTRY=${COMPUTE_REGION}-docker.pkg.dev/${CLUSTER_PROJECT_ID}/${CLUSTER_NAME}
export DOMAIN='$(SPACE_NAME).$(CLUSTER_INGRESS_IP).nip.io'

kubectl patch configmaps config-defaults \
-n=kf \
-p="{\"data\":{\"spaceContainerRegistry\":\"${CONTAINER_REGISTRY}\",\"spaceClusterDomains\":\"- domain: ${DOMAIN}\"}}"

설치 유효성 검증:
```
kf doctor --retries 10
```
참고: 이 명령어는 클러스터를 조사하여 Kf 및 해당 종속 항목이 설치되었고 작동 중인지 확인합니다. Kubernetes 클러스터가 조정할 시간을 주기 위해 최대 10회 실행하며, 따라서 일련의 PASS 결과를 생성합니다. 재시도 후 구성요소 상태가 FAIL이면 Kf 문제 해결 페이지를 참고하세요.

애플리케이션 푸시

기본 요건

이 섹션을 완료하려면 다음이 요구됩니다.

호환되는 GKE 클러스터에 Kf가 설치되어 있어야 합니다. 자세한 내용은 Kf 설치를 참조하세요.
Kf 클러스터를 타겟팅하는 .kubeconfig. 이 문서의 안내에 따라 클러스터를 만들었다면 이 부분은 이미 완료되었을 것입니다. gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_NAME} --zone ${CLUSTER_LOCATION}를 사용하여 구성을 명시적으로 생성할 수 있습니다.
kf CLI가 설치되어 경로에 있을 것. 자세한 내용은 Kf 설치를 참조하세요.
git CLI가 설치되어 경로에 있을 것.

공간 준비

새로운 공간 만들기:
```
kf create-space test-space
```
공간 타겟팅하기:
```
kf target -s test-space
```

Cloud Foundry 테스트 앱 푸시

test-app 저장소를 클론합니다.

git clone https://github.com/cloudfoundry-samples/test-app go-test-app
cd go-test-app

앱 푸시:
```
kf push test-app
```
애플리케이션의 URL 찾기:
1. 출력 형식을 사용하여 경로만 검색합니다.
```
kf app test-app --output 'jsonpath={.status.urls[0]}'
```
2. 또는 기존 CF 접근 방식에 이를 사용합니다.
```
kf apps
```
참고: 앱이 임의 경로 속성을 설정했습니다.
브라우저에서 URL을 엽니다.

삭제

이 단계를 수행하면 새 GKE 클러스터 만들기 및 준비 섹션에서 만든 모든 구성요소가 삭제됩니다.

GKE 클러스터 삭제:

gcloud container clusters delete ${CLUSTER_NAME} --zone ${CLUSTER_LOCATION}

Google 서비스 계정 삭제:

gcloud iam service-accounts delete ${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com

IAM 정책 결합 삭제:

gcloud projects remove-iam-policy-binding ${CLUSTER_PROJECT_ID} \
  --member="serviceAccount:${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/storage.admin"

gcloud projects remove-iam-policy-binding ${CLUSTER_PROJECT_ID} \
  --member="serviceAccount:${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/iam.serviceAccountAdmin"

gcloud projects remove-iam-policy-binding ${CLUSTER_PROJECT_ID} \
  --member="serviceAccount:${CLUSTER_NAME}-sa@${CLUSTER_PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/monitoring.metricWriter"

컨테이너 이미지 저장소를 삭제합니다.

gcloud artifacts repositories delete ${CLUSTER_NAME} \
  --location=${COMPUTE_REGION}