Guida rapida di Kf

In questa guida rapida, configurerai un cluster GKE, installerai Kf e le sue dipendenze, quindi eseguirai il deployment di un'app Cloud Foundry di esempio.

Prima di iniziare

Panoramica

Nota: al momento i cluster GKE Autopilot non sono in grado di eseguire Kf. Utilizza un cluster GKE standard. Per saperne di più su queste modalità e per saperne di più su Autopilot, consulta la panoramica di Autopilot.

• Il cluster GKE deve soddisfare i seguenti requisiti:

  • Facoltativo, ma consigliato, il cluster deve essere dedicato a Kf. Consigliamo di installare Kf e le sue dipendenze solo per garantire il mantenimento della matrice di compatibilità.

  • Almeno quattro nodi. Se devi aggiungere nodi, consulta Ridimensionamento di un cluster.

  • Il tipo di macchina minimo con almeno quattro vCPU, ad esempio e2-standard-4. Se il tipo di macchina per il cluster non ha almeno quattro vCPU, cambia il tipo di macchina come descritto in Migrazione di carichi di lavoro in tipi di macchine diversi.

  • (Facoltativo, ma consigliato) registra il cluster in un canale di rilascio. Segui le istruzioni riportate in Registrare un cluster esistente in un canale di rilascio se hai una versione GKE statica.

  • Workload Identity (Identità carico di lavoro) attivata.

  • Artifact Registry abilitato.

  • Anthos Service Mesh (ASM).

  • Tekton installato. Consulta la matrice delle dipendenze per la versione.

  • Un account di servizio Google con il seguente criterio IAM (istruzioni per la creazione collegate sotto):

    • roles/iam.serviceAccountAdmin
    • serviceAccount:${CLUSTER_PROJECT}.svc.id.goog[kf/controller] (per il membro serviceAccount:${CLUSTER_PROJECT}.svc.id.goog[kf/controller])

La sezione Pulizia contiene istruzioni sull'eliminazione del cluster.

Abilita il supporto per Compute Engine

1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

2. Nella pagina del selettore di progetti della console Google Cloud, seleziona o crea un progetto Google Cloud.

   Nota: se non prevedi di conservare le risorse create in questa procedura, crea un progetto anziché selezionarne uno esistente. Dopo aver completato questi passaggi, puoi eliminare il progetto, rimuovendo tutte le risorse associate.

   Vai al selettore progetti

3. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

4. Nella pagina del selettore di progetti della console Google Cloud, seleziona o crea un progetto Google Cloud.

   Nota: se non prevedi di conservare le risorse create in questa procedura, crea un progetto anziché selezionarne uno esistente. Dopo aver completato questi passaggi, puoi eliminare il progetto, rimuovendo tutte le risorse associate.

   Vai al selettore progetti

5. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

6. Abilitare l'API Compute Engine.

   Abilita l'API

Abilita e configura GKE

Prima di iniziare, assicurati di aver eseguito le seguenti attività:

• Abilita l'API Google Kubernetes Engine.
Abilita l'API Google Kubernetes Engine
• Se vuoi utilizzare Google Cloud CLI per questa attività, installa e initialize gcloud CLI. Se hai già installato gcloud CLI, scarica la versione più recente eseguendo gcloud components update.
  Nota: per le installazioni esistenti dell'interfaccia a riga di comando gcloud, assicurati di impostare le proprietà compute/region e compute/zone. Impostando le località predefinite, puoi evitare errori nellgcloud CLI come segue: One of [--zone, --region] must be supplied: Please specify location.

Crea e prepara un nuovo cluster GKE

Configura le variabili di ambiente

Nota: esporta queste variabili di ambiente nel terminale o in Cloud Shell per far funzionare i comandi successivi. Se ti disconnetti dall'ambiente shell e ti riconnetti in un secondo momento, dovrai configurare nuovamente le variabili.

Nota: prima di configurare le variabili di ambiente, assicurati di controllare la matrice delle dipendenze nella pagina Kf Downloads per la versione di Kf specificata.

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

Configurazione dell'account di servizio

Crea un account di servizio Google Cloud (GSA) che verrà associato a un account di servizio Kubernetes tramite Workload Identity. In questo modo non è necessario creare e inserire una chiave dell'account di servizio.

Nota: leggi attentamente e comprendi le implicazioni sulla sicurezza dell'utilizzo di Workload Identity nel documento Panoramica sulla sicurezza.

1. Crea l'account di servizio che verrà utilizzato da Kf.

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

2. Consenti all'account di servizio di modificare il proprio criterio. Il controller Kf lo utilizzerà per aggiungere nuovi spazi (name) al criterio, consentendo il riutilizzo per Workload Identity.

   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"

3. Assegna il ruolo di monitoraggio alle metriche per l'accesso in scrittura a Cloud Monitoring.

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

4. Assegna il ruolo Logging per l'accesso in scrittura a Cloud Logging.

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

Crea cluster GKE

Nota: a scopo dimostrativo, queste istruzioni utilizzano un cluster di zona. Per i deployment di produzione, è consigliato un cluster a livello di regione.

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"

Imposta regole firewall

Kf richiede che alcune porte firewall siano aperte. Il nodo master deve essere in grado di comunicare con i pod sulle porte 80, 443, 8080, 8443 e 6443.

Abilita Workload Identity

Ora che disponi di un account di servizio e di un cluster GKE, associa lo spazio dei nomi di identità del cluster al cluster.

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]"

Cluster GKE di destinazione

Configura l'accesso alla riga di comando kubectl eseguendo questo comando.

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

Crea un repository Artifact Registry

1. Crea un Artifact Registry per l'archiviazione delle immagini container.

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

2. Concedi l'autorizzazione all'account di servizio sul repository Artifact Registry.

   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'

3. Configura l'autenticazione locale.

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

Installa le dipendenze software sul cluster

Nota: prima di eseguire qualsiasi installazione, assicurati di controllare la matrice delle dipendenze nella pagina Download Kf per la versione di Kf specificata.

1. Installa il mesh di servizi.

   Nota: consulta la matrice delle dipendenze per la versione corretta.

2. Installa Tekton:

   Nota: consulta la matrice delle dipendenze per la versione corretta.

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

Installazione di Kf

1. Consulta Creare e preparare un cluster GKE per Kf per creare un cluster pronto per l'esecuzione di Kf.

2. Seleziona e prendi nota della release Kf desiderata. Consulta la pagina Download Kf per conoscere le versioni disponibili

   Nota: molti dei comandi in questa guida dipendono da queste variabili di ambiente. Se ti disconnetti dall'ambiente shell e ti riconnetti in un secondo momento, dovrai configurare nuovamente le variabili.

3. Installa l'interfaccia a riga di comando:

   Linux

   Verrà installato kf per tutti gli utenti del sistema. Segui le istruzioni nella scheda Cloud Shell per installarla in modo autonomo.

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

   Mac

   Verrà installato kf per tutti gli utenti del sistema.

   gsutil 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

   Questa operazione installerà kf sulla tua istanza di Cloud Shell se utilizzi bash. Potrebbe essere necessario modificare le istruzioni per altre shell.

   mkdir -p ~/bin
   gsutil 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

   Il file kf verrà scaricato nella directory attuale. Aggiungila al percorso se vuoi effettuare chiamate da qualsiasi posizione diversa dalla directory corrente.

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

4. Installa i componenti del server:

   Linux e Mac

   Verrà scaricato kf.yaml nella directory attuale.

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

   Windows

   Verrà scaricato kf.yaml nella directory attuale.

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

5. Configura i secret:

   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 -

6. Configura i valori predefiniti Kf. Questi valori possono essere modificati in un secondo momento. L'esempio seguente utilizza modelli di dominio con un provider DNS con caratteri jolly per fornire a ogni spazio il proprio nome di dominio:

   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}\"}}"

7. Convalida dell'installazione:

   kf doctor --retries 10

   Nota: questo comando ispeziona il cluster per garantire che Kf e le sue dipendenze siano installati e funzionanti. Verrà eseguito fino a 10 volte per concedere al cluster Kubernetes il tempo per la riconciliazione e dovrebbe generare una serie di risultati PASS. Se, dopo i nuovi tentativi, lo stato di un componente restituisce FAIL, consulta la pagina Risoluzione dei problemi di Kf.

Push di un'applicazione

Prerequisiti

Per completare questa sezione è necessario:

1. Kf installato in un cluster GKE compatibile. Vedi Installare Kf per le istruzioni.
2. Un elemento .kubeconfig che ha come target il cluster Kf. Se hai creato il cluster seguendo le istruzioni riportate in questo documento, questa operazione sarà già eseguita. Puoi generare esplicitamente la configurazione con gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_NAME} --zone ${CLUSTER_LOCATION}
3. L'interfaccia a riga di comando kf installata e nel tuo percorso. Vedi Installare Kf per le istruzioni.
4. L'interfaccia a riga di comando git installata e nel tuo percorso.

Prepara lo spazio

1. Crea nuovo spazio:

   kf create-space test-space

2. Scegli lo spazio come target:

   kf target -s test-space

Esegui il push dell'app di test Cloud Foundry

1. Clona il repository app di test:

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

2. Esegui il push dell'app:

   kf push test-app

3. Trova l'URL dell'applicazione:

   1. Utilizza la formattazione dell'output per recuperare solo il percorso:

      kf app test-app --output 'jsonpath={.status.urls[0]}'

   2. Oppure questo, per un approccio più tradizionale sui CF:

      kf apps

   Nota: l'app ha impostato la proprietà random-route.

4. Apri l'URL nel browser.

Esegui la pulizia

Questi passaggi devono rimuovere tutti i componenti creati nella sezione Creare e preparare un nuovo cluster GKE.

1. Elimina il cluster GKE:

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

2. Elimina l'account di servizio Google:

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

3. Elimina le associazioni di criteri IAM:

   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"

4. Elimina il repository di immagini container:

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