Guida rapida di Kf

In questa guida rapida utilizzerai configurare un cluster GKE, installare Kf e le sue dipendenze, quindi eseguire il deployment di un'app Cloud Foundry di esempio.

Prima di iniziare

Panoramica

La sezione Pulizia contiene le istruzioni per eliminare il cluster.

Abilita il supporto per Compute Engine

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.
  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

    Go to project selector

  5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. Abilitare l'API Compute Engine.

    Abilita l'API

Attiva e configura GKE

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

  • Attiva l'API Google Kubernetes Engine.
  • Abilita l'API Google Kubernetes Engine
  • Se vuoi utilizzare Google Cloud CLI per questa attività, installa e poi inizializza gcloud CLI. Se hai già installato gcloud CLI, ottieni la versione più recente eseguendo gcloud components update.

Crea e prepara un nuovo cluster GKE

Configura le variabili di ambiente

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.

  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 (nomi) 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 delle 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. Concedi il ruolo di 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 un cluster GKE

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 l'apertura di alcune porte del firewall. Il nodo principale deve essere in grado di comunicare con i pod sulle porte 80, 443, 8080, 8443 e 6443.

Abilita Workload Identity

Ora che hai un account di servizio e un cluster GKE, associa il cluster con il 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 archiviare le immagini container.

    gcloud artifacts repositories create ${CLUSTER_NAME} \
      --repository-format=docker \
      --location=${COMPUTE_REGION}
  2. Concedi all'account di servizio l'autorizzazione nel 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

  1. Installa Service Mesh.

  2. Installazione di Tekton:

    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 di Kf che ti interessa. Consulta la pagina Download Kf per conoscere le versioni disponibili

  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 installarlo solo per te.

    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

    Verrà installato kf per tutti gli utenti del sistema.

    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

    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
    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

    Verrà scaricato kf nella directory corrente. Aggiungila al percorso se voglio chiamare se da una posizione diversa dalla directory attuale.

    gcloud storage cp gs://kf-releases/${KF_VERSION}/kf-windows.exe kf.exe
  4. Installa i componenti del server:

    Linux e Mac

    kf.yaml verrà scaricato nella directory attuale.

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

    Windows

    Verrà scaricato il file kf.yaml nella directory corrente.

    gcloud storage 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 di Kf, che possono essere modificati in un secondo momento. L'esempio seguente utilizza modelli di dominio con un provider DNS 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 l'installazione:

    kf doctor --retries 10

Push di un'applicazione

Prerequisiti

Per completare questa sezione, è necessario:

  1. Kf installato in un cluster GKE compatibile. Per le istruzioni, consulta Installare Kf.
  2. Un elemento .kubeconfig che ha come target l'ammasso Kf. Se hai creato il cluster seguendo le istruzioni riportate in questo documento, questa operazione è già stata 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. Per le istruzioni, vedi Installare Kf.
  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 come target lo spazio:

    kf target -s test-space

Esegui il push dell'app di test Cloud Foundry

  1. Clona il repo di test-app:

    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 di output per recuperare solo il percorso:

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

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

      kf apps

  4. Apri l'URL nel browser.

Esegui la pulizia

Questi passaggi dovrebbero 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 dei 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}